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寻找两个NumPy数组之间的共同值，可以使用np.intersect1d()函数。下面是具体的攻略：

1. 寻找两个NumPy数组之间的共同值工具

NumPy的交集函数np.intersect1d(arr1, arr2, assume_unique=False, return_indices=False)，可以用于查找两个NumPy数组arr1和arr2之间的共同值。

该函数返回arr1和arr2之间的共同值（默认情况下不包含重复值）。

参数解释：

• arr1 – 第一个NumPy数组
• arr2 – 第二个NumPy数组
• assume_unique – 布尔值，如果为True，则函数将跳过输入数组的每个值的唯一性检查，默认为False
• return_indices – 布尔值，如果为True，则返回结果中每个元素在原始数组中的索引，默认为False

2. 示例1

假设有两个NumPy数组a和b，分别包含以下元素：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.array([1,3,5,7,9])

通过np.intersect1d(a, b)函数，可以查找a和b之间的共同值，代码如下：

common_values = np.intersect1d(a, b)
print(common_values)

在这个例子中，输出结果应该为：[1 3 5]。这是因为1、3和5分别是a和b数组之间的共同元素。

3. 示例2

假设有两个NumPy数组c和d，分别包含以下元素，其中有重复元素：

c = np.array([1,2,3,4,5,6,6,7,8])
d = np.array([1,3,5,5,7,9])

如果想要查找c和d之间的共同元素（包括重复元素），可以通过assume_unique参数和return_indices参数来实现，代码如下：

common_values, indices_c, indices_d = np.intersect1d(c, d, assume_unique=False, return_indices=True)

print(common_values)
print(indices_c)
print(indices_d)

在这个例子中，输出结果如下：

[1 3 5 7]
[0 2 4 6]
[0 1 3 4]

其中：

• 输出结果[1 3 5 7]代表c和d之间的共同元素（包括重复元素）是1、3、5和7
• 输出结果[0 2 4 6]代表共同元素在c数组中的索引分别是0、2、4和6
• 输出结果[0 1 3 4]代表共同元素在d数组中的索引分别是0、1、3和4

到此为止，以上就是寻找两个NumPy数组之间的共同值的完整攻略。