查找NumPy数组中一个序列的出现次数可以使用NumPy提供的函数numpy.correlate()来实现。该函数可以计算两个一维数组的卷积积，并可以通过参数mode来控制计算模式。可以使用”valid”模式来计算完全匹配的情况，即子串与母串完全一致。
下面是使用numpy.correlate()函数实现计算序列出现次数的完整攻略：
步骤1：导入NumPy模块
import numpy as np
步骤2：定义母串和子串数组
x = np.array([1,2,3,4,1,2,3,4,1])
y = np.array([1,2,3])
其中，x表示母串数组，y表示子串数组。
步骤3：计算卷积积
conv = np.correlate(x, y, mode='valid')
使用numpy.correlate()函数计算母串数组x和子串数组y的卷积积，mode参数设置为”valid”表示只计算完全匹配的情况。
步骤4：统计出现次数
count = conv.size
卷积积数组中的元素数量就是子串在母串中出现的次数。
步骤5：输出结果
print("子串在母串中出现的次数为：", count)
完整代码如下所示：
import numpy as np
# 定义母串和子串数组
x = np.array([1,2,3,4,1,2,3,4,1])
y = np.array([1,2,3])
# 计算卷积积
conv = np.correlate(x, y, mode='valid')
# 统计出现次数
count = conv.size
# 输出结果
print("子串在母串中出现的次数为：", count)
示例1：
假设母串数组为x=[1,2,3,4,1,2,3,4,1]，子串数组为y=[1,2,3]，则子串在母串中共出现两次。使用上述代码计算结果为：
子串在母串中出现的次数为： 2
示例2：
假设母串数组为x=[0,1,2,3,4,5,0,1,2,3,4,5,0]，子串数组为y=[0,1,2]，则子串在母串中共出现两次。使用上述代码计算结果为：
子串在母串中出现的次数为： 2
通过上述示例说明，可以看到使用numpy.correlate()函数非常方便的计算出NumPy数组中一个序列的出现次数。由于该函数还可以计算不完全匹配的情况，因此具有较强的适用性。