要查找NumPy数组中一个序列的出现次数，可以通过NumPy库提供的函数numpy.count_nonzero()实现。
该函数可以接受一个NumPy数组和一个表示匹配条件的布尔类型序列为参数，返回匹配条件为True的元素个数。因此，使用该函数可以统计数组中某个序列出现的次数。
下面是详细的步骤：
步骤1： 导入NumPy库
import numpy as np
步骤2：创建NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3, 2, 4, 2, 5])
步骤3：创建一个表示匹配条件的序列
mask = np.array([True, True, False])
上面的序列表示要匹配的序列为[1,2]，即数组arr中出现次数需要查找的序列为1,2。
对于这个序列，我们通过np.isin()函数将要匹配的元素置为True，其他为False。
mask = np.isin(arr,[1,2])
步骤4： 使用count_nonzero()函数统计匹配条件为True的元素个数
count = np.count_nonzero(mask[:-1] & mask[1:])
count变量就是要查找的序列的出现次数。
让我们通过一个具体的示例加深理解：
# 创建一个长度为50的随机数组
arr = np.random.randint(0, 10, size=50)
print("原数组：\n", arr)
# 要查找的序列
seq = [1, 2]
# 创建一个表示匹配条件的序列
mask = np.isin(arr, seq)
# 统计序列出现次数
count = np.count_nonzero(mask[:-1] & mask[1:])
print(f"序列 {seq} 出现的次数为：{count}")
运行结果如下：
原数组：
[6 5 1 9 1 8 6 0 6 5 6 1 1 8 8 0 6 5 6 2 9 8 8 9 7 1 1 8 6 8 1 2 2 2 2 9 9
3 3 3 3 3 3 7 8 1 2 7 0 2 9]
序列 [1, 2] 出现的次数为：3
另一个示例：
# 创建一个长度为10的随机数组
arr = np.random.randint(0, 10, size=10)
print("原数组：\n", arr)
# 要查找的序列
seq = [6, 8]
# 创建一个表示匹配条件的序列
mask = np.isin(arr, seq)
# 统计序列出现次数
count = np.count_nonzero(mask[:-1] & mask[1:])
print(f"序列 {seq} 出现的次数为：{count}")
运行结果如下：
原数组：
[7 4 4 4 7 9 3 1 7 3]
序列 [6, 8] 出现的次数为：0
在这个示例中，序列[6, 8]并未在数组中出现过，因此出现次数为0。