我有两个二维numpy数组：

import numpy as np
import scipy.stats.rankdata

arr_data = np.array( [[0.3, 0.1, 0.7, 0.5], [0.1, 0.5, 0.4, 0.07]] )
weights = np.array( [[0.05, 0.1, 0.35, 0.5], [0.2, 0.4, 0.1, 0.3]] )

我需要根据一个共同的排序对它们进行排序，共同的排序是从axis=1沿着第一个数组中的值生成的：

ranks = scipy.stats.rankdata(arr_data, axis=1).astype(int)
print('data', arr_data)
print('ranks',ranks)

获得的排名如下：

[[2 1 4 3]
 [2 4 3 1]]

我被如何获得下面的排序数组所困扰：

for arr_data: [[0.1, 0.3, 0.5, 0.7], [0.07, 0.1, 0.4, 0.5]]
for weights: [[0.1, 0.05, 0.5, 0.35], [0.3, 0.2, 0.1, 0.4]]

也就是说，我的权重是基于数据数组排序的。最终，我想把数据乘以它们对应的权重，保持数据数组中排序值的顺序。在我的项目中，我有非常大的数据集，所以我想避免Python列表和循环。