对二维numpy数组的相邻相等元素进行分组

，可以使用numpy库中的函数来实现。具体步骤如下：

导入numpy库：在代码中使用import numpy as np导入numpy库。
创建二维numpy数组：可以使用np.array()函数创建一个二维numpy数组，例如arr = np.array([[1, 1], [2, 2], [2, 2], [3, 4], [4, 4]])。
寻找相邻相等元素：使用numpy的函数np.diff()来计算数组中元素之间的差值，然后使用np.where()函数找到差值为0的位置，即相邻相等元素的位置。例如，diff_arr = np.diff(arr, axis=0)可以计算数组arr中每一行元素之间的差值，然后使用np.where(diff_arr == 0)找到差值为0的位置。
分组相邻相等元素：根据找到的相邻相等元素的位置，可以使用循环或者其他方法将相邻相等元素分组。例如，可以使用循环遍历找到的位置，将相邻相等元素放入一个新的列表中。

下面是一个示例代码，演示了如何对二维numpy数组的相邻相等元素进行分组：

import numpy as np

# 创建二维numpy数组
arr = np.array([[1, 1], [2, 2], [2, 2], [3, 4], [4, 4]])

# 寻找相邻相等元素
diff_arr = np.diff(arr, axis=0)
equal_indices = np.where(diff_arr == 0)

# 分组相邻相等元素
groups = []
current_group = [tuple(arr[0])]
for i in range(len(equal_indices[0])):
    index = equal_indices[0][i]
    current_group.append(tuple(arr[index + 1]))
    if i == len(equal_indices[0]) - 1 or equal_indices[0][i + 1] != index + 1:
        groups.append(current_group)
        current_group = [tuple(arr[index + 1])]

# 打印分组结果
for group in groups:
    print(group)

以上代码的输出结果为：