以下是一个示例代码，演示如何按照镜像列值自定义行顺序：

def custom_sort(matrix):
    # 获取矩阵的行数和列数
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    
    # 创建一个字典，用于存储每个列的镜像值
    mirror_values = {}
    for col in range(cols):
        # 获取当前列的所有元素，并翻转顺序
        col_values = [matrix[row][col] for row in range(rows)][::-1]
        # 将翻转后的列值作为键，列索引作为值存储在字典中
        mirror_values[tuple(col_values)] = col
    
    # 将字典按照键进行排序，得到按照镜像列值排序后的列索引列表
    sorted_cols = [mirror_values[key] for key in sorted(mirror_values.keys())]
    
    # 根据排序后的列索引重组矩阵
    sorted_matrix = [[matrix[row][col] for col in sorted_cols] for row in range(rows)]
    
    return sorted_matrix

# 测试示例
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
sorted_matrix = custom_sort(matrix)
print(sorted_matrix)

运行以上代码，输出结果为：

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

在这个示例中，我们首先计算了每个列的镜像值，并将其存储在一个字典中。然后，我们按照字典键的排序顺序，获取对应的列索引列表。最后，根据排序后的列索引，重组矩阵，得到按照镜像列值排序后的矩阵。