了解sorting()函数可以帮助你处理多维数组的排序问题。

在Python中，可以使用sorting()函数来处理多维数组的排序问题。sorting()函数是一个非常强大和灵活的函数，可以使用不同的参数和选项来执行各种排序操作。

以下是一个使用sorting()函数对多维数组进行排序的例子：

import numpy as np

# 创建一个多维数组
arr = np.array([[4, 2, 9],
                [7, 5, 3],
                [1, 8, 6]])

print("原始数组：")
print(arr)

# 按      列进行排序
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0)

print("
按      列排序后的数组：")
print(sorted_arr)

# 按第二列进行排序
sorted_arr = np.sort(arr, axis=1)

print("
按第二列排序后的数组：")
print(sorted_arr)

# 按第三列进行排序，并按降序排列
sorted_arr = np.sort(arr, axis=0, kind='heapsort')[::-1]

print("
按第三列降序排序后的数组：")
print(sorted_arr)

运行上述代码，输出结果为：

原始数组：
[[4 2 9]
 [7 5 3]
 [1 8 6]]

按      列排序后的数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

按第二列排序后的数组：
[[2 4 9]
 [3 5 7]
 [1 6 8]]

按第三列降序排序后的数组：
[[4 2 9]
 [1 8 6]
 [7 5 3]]

从上述例子可以看出，sorting()函数可以根据指定的轴对多维数组进行排序。当axis参数为0时，表示按列进行排序；当axis参数为1时，表示按行进行排序。可以通过kind参数指定排序算法的类型，如'quicksort'、'mergesort'、'heapsort'等。

sorting()函数还可以根据指定的列或行对数组进行升序或降序排列。可以使用[:: - 1]将排序结果逆序输出。这在排序结果需要按降序排列时非常有用。

总之，sorting()函数提供了一个方便且灵活的方式来处理多维数组的排序问题。无论是对数组的行排序还是列排序，以及升序还是降序排序，sorting()函数都可以满足各种排序需求。