以下是使用Python和matplotlib库绘制按未显示变量重新排序的克利夫兰点图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成示例数据
np.random.seed(123)
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
colors = np.random.randint(0, 10, 100)
labels = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])

# 计算未显示变量的排序索引
sorted_indices = np.argsort(-y)

# 绘制克利夫兰点图
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(len(x)):
    plt.scatter(x[i], y[i], c=colors[i], label=labels[i])
    
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Cleveland Dot Plot with Reordered Unshown Variable')
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先生成了示例数据，其中x和y是两个随机生成的正态分布的数组，colors是一个随机生成的颜色编码数组，labels是一个包含标签的数组。

然后，我们使用np.argsort函数对y进行排序，得到未显示变量的排序索引sorted_indices。

最后，我们使用matplotlib库的scatter函数绘制克利夫兰点图，循环遍历每个数据点，并根据其对应的x、y、颜色和标签值绘制散点图。同时，我们通过设置xlabel、ylabel、title和legend来添加坐标轴标签、标题和图例。

运行这段代码将生成一个按未显示变量重新排序的克利夫兰点图。