要按相似性对矩阵进行排序，可以使用以下解决方法：

1. 计算矩阵之间的相似度：首先，需要定义矩阵之间的相似度度量方法。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、余弦相似度等。根据具体情况选择适当的相似度度量方法。然后，使用选择的相似度度量方法计算每对矩阵之间的相似度得分。

2. 构建相似度矩阵：将每对矩阵之间的相似度得分组成一个相似度矩阵。相似度矩阵是一个对称矩阵，其中每个元素表示对应矩阵之间的相似度得分。

3. 对相似度矩阵进行排序：根据相似度得分，对相似度矩阵进行排序。可以使用排序算法，如快速排序、归并排序等对相似度矩阵进行排序。

4. 根据排序结果重新排列矩阵：根据排序后的相似度矩阵，重新排列原始矩阵的顺序。可以将相似度得分较高的矩阵放在前面，相似度得分较低的矩阵放在后面。

以下是一个使用Python实现按相似性对矩阵进行排序的示例代码：

import numpy as np

# 假设有3个矩阵，每个矩阵的形状为(2, 2)
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[1, 1], [1, 1]])
matrix3 = np.array([[2, 2], [2, 2]])

# 计算矩阵之间的相似度得分
similarity_matrix = np.zeros((3, 3))
matrices = [matrix1, matrix2, matrix3]

for i in range(len(matrices)):
    for j in range(len(matrices)):
        # 使用欧氏距离计算相似度得分
        similarity_matrix[i, j] = np.linalg.norm(matrices[i] - matrices[j])

# 对相似度矩阵进行排序
sorted_indices = np.argsort(similarity_matrix)

# 根据排序结果重新排列矩阵
sorted_matrices = [matrices[i] for i in sorted_indices]

# 打印排序后的矩阵
for matrix in sorted_matrices:
    print(matrix)

以上代码中，假设有3个形状为(2, 2)的矩阵，分别为matrix1、matrix2和matrix3。首先，计算了这些矩阵之间的相似度得分，并将得分保存在similarity_matrix中。然后，使用np.argsort函数对similarity_matrix进行排序，并将排序结果保存在sorted_indices中。最后，根据排序结果重新排列了原始矩阵，并打印出排序后的矩阵。