下面是一个实现“按列中的最大值选择唯一行”的示例代码：

import numpy as np

def select_unique_row_by_max_value(arr):
    # 获取数组的行数和列数
    rows, cols = arr.shape
    
    # 创建一个空列表来存储结果
    result = []
    
    # 遍历每一列
    for col in range(cols):
        # 获取当前列的最大值和最大值所在的行索引
        max_value = np.max(arr[:, col])
        max_index = np.argmax(arr[:, col])
        
        # 判断该行是否已经存在于结果列表中
        if max_index not in [row[0] for row in result]:
            # 如果该行不存在，则将该行和最大值添加到结果列表中
            result.append((max_index, max_value))
    
    # 根据行索引排序结果列表
    result.sort(key=lambda x: x[0])
    
    # 创建一个空数组来存储选择的唯一行
    unique_rows = np.empty((len(result), cols), dtype=arr.dtype)
    
    # 将选择的唯一行添加到数组中
    for i, row in enumerate(result):
        unique_rows[i] = arr[row[0]]
    
    return unique_rows

# 示例用法
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9],
                [9, 8, 7]])

unique_rows = select_unique_row_by_max_value(arr)
print(unique_rows)

输出结果为：

[[7 8 9]
 [9 8 7]]

这个示例代码使用了numpy库来处理数组操作。首先，我们遍历每一列，找到每列的最大值和最大值所在的行索引。然后，我们判断该行是否已经存在于结果列表中，如果不存在，则将该行和最大值添加到结果列表中。最后，我们根据行索引对结果列表进行排序，并将选择的唯一行添加到一个新的数组中返回。