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寻找两个NumPy数组之间的共同值可以使用NumPy库中的函数进行操作。以下是完整攻略：

1.导入NumPy库

在代码开始之前，首先需要导入NumPy库，如果没有安装，需要先进行安装，导入方式如下：

import numpy as np

2.创建两个NumPy数组

为了寻找两个NumPy数组之间的共同值，需要首先创建两个NumPy数组。以下是示例代码：

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

3.使用intersect1d()函数

接下来，可以使用intersect1d()函数找到这两个数组之间的共同值。intersect1d()函数可以接受两个数组作为参数，并返回它们的共同值。以下是示例代码：

common_values = np.intersect1d(arr1, arr2)
print(common_values)

这段代码会输出两个数组中的共同值，也就是数字3, 4, 5，结果会是一个NumPy数组。

4.使用in1d()函数

另外一种找到两个数组之间的共同值的方法是使用in1d()函数。以下示例代码描述了in1d()函数的用法：

common_values = arr1[np.isin(arr1, arr2)]
print(common_values)

这段代码会输出两个数组中的共同值，也就是数字3, 4, 5，结果会是一个NumPy数组。

示例

以下是一个完整示例代码，包括创建数组以及输出数组的共同值：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

common_values = np.intersect1d(arr1, arr2)
print(common_values)

common_values = arr1[np.isin(arr1, arr2)]
print(common_values)

以上就是寻找两个NumPy数组之间的共同值的完整攻略，包括导入NumPy库、创建两个NumPy数组和使用intersect1d()和in1d()函数。