概述

在进行数据操作时，我们可能需要找到数组中相同的值。在Python中，我们可以利用NumPy库提供的函数来实现此目的。NumPy是Python的一个科学计算库，它提供了包含数组在内的大量数学函数和工具。

导入NumPy库

在使用NumPy库之前，需要先导入该库。我们一般采用以下方式导入：

import numpy as np

此后，我们可以用"np."的方式调用NumPy库中的函数和工具。

查找相同的值

在NumPy库中，我们可以使用“np.unique()”函数来查找数组中相同的值。该函数会返回一个排序后的、去重后的数组，其中包含了原数组中所有的相同值。下面是一段代码，展示了如何使用“np.unique()”函数：

import numpy as np

# 创建一个包含相同元素的数组
arr = np.array([2, 4, 6, 8, 2, 4, 6, 8])

# 找到数组中相同的元素
same_vals = np.unique(arr)

# 输出相同的元素
print(same_vals)

上述代码会输出以下内容：

[2 4 6 8]

在上述代码中，我们首先使用“np.array()”函数创建了一个包含相同元素的数组。然后，我们调用了“np.unique()”函数来查找数组中相同的元素。最后，我们使用“print()”函数将查找到的相同元素打印输出。

查找相同的值和其所在的位置

除了查找相同的值外，我们还可以使用“np.unique()”函数来查找相同的值所在的索引位置。这个功能在某些场景中非常有用，例如我们需要找到数组中某个元素在原数组中出现的次数。下面是一段代码，展示了如何使用“np.unique()”函数来查找相同元素及其索引位置：

import numpy as np

# 创建一个包含相同元素的数组
arr = np.array([2, 4, 6, 8, 2, 4, 6, 8])

# 找到数组中相同的元素及其索引位置
same_vals, idx = np.unique(arr, return_index=True)

# 输出相同的元素及其索引位置
print(same_vals)
print(idx)

上述代码会输出以下内容：

[2 4 6 8]
[0 1 2 3]

在上述代码中，我们使用“return_index=True”来告诉“np.unique()”函数同时返回相同元素在原数组中的索引位置。然后，我们使用两个变量来接收返回值，一个变量接收相同元素，另一个变量接收相同元素的索引位置。最后，我们使用“print()”函数输出相同元素及其索引位置。

总的来说，使用NumPy库提供的函数来查找数组中相同的值非常简单，而且这样做可以大大简化我们的代码，提高代码的执行效率。