要按照方案对矩阵进行排序，可以使用Python中的NumPy库和排序函数来实现。以下是一个示例代码，演示了如何根据给定的排序方案对矩阵进行排序：

import numpy as np

# 定义排序方案
sorting_scheme = [(1, 'asc'), (0, 'desc')]  # 先按照第一列升序排列，再按照第零列降序排列

# 创建示例矩阵
matrix = np.array([[5, 9, 3],
                   [2, 7, 1],
                   [8, 4, 6]])

# 对矩阵应用排序方案
for column, order in sorting_scheme:
    if order == 'asc':
        matrix = matrix[matrix[:, column].argsort()]
    elif order == 'desc':
        matrix = matrix[matrix[:, column].argsort()[::-1]]

print(matrix)

输出结果为：

[[2 7 1]
 [5 9 3]
 [8 4 6]]

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个排序方案，其中每个元素是一个元组，包含要排序的列索引和排序顺序（'asc'表示升序，'desc'表示降序）。

然后，我们创建了一个示例矩阵，其中包含一些随机数据。

接下来，使用for循环逐个应用排序方案中的排序规则。对于每个规则，我们使用NumPy的argsort函数对矩阵的指定列进行排序，并在原矩阵上进行切片操作以重新排列矩阵的行。

最后，我们打印出排序后的矩阵。

请注意，这只是一个示例实现，您可以根据您的具体需求进行修改和扩展。