numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'subtract‘不包含具有签名匹配类型的循环

numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'subtract' does not contain a loop with a signature matching types

这个错误是由于numpy中的ufunc函数（通用函数）'subtract'没有包含一个与给定类型匹配的循环引起的。ufunc是一种能够对数组执行元素级操作的函数。

解决这个错误的方法是确保输入的数组类型与ufunc函数期望的类型匹配。可以通过使用numpy的astype()方法将数组转换为正确的类型来实现。

以下是一个示例代码，演示了如何解决这个错误：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 将数组转换为相同的类型
arr1 = arr1.astype(np.int32)
arr2 = arr2.astype(np.int32)

# 执行减法操作
result = np.subtract(arr1, arr2)

print(result)

在这个示例中，我们首先使用astype()方法将arr1和arr2数组转换为相同的类型（这里使用了np.int32）。然后，我们使用np.subtract()函数执行减法操作，得到了正确的结果。

对于numpy的ufunc函数，常见的一些类型包括int、float、bool等。具体的类型可以根据实际需求进行选择。

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数据分析之numpy

ndarray概述创建n维数组接收的是列表类型，所有元素类型必须相同 shape表示各维度大小的元组 dtype表示数组数据类型对象 1、基本创建数据 ndarray1 = np.array...不需要循环即可对数据进行批量运算，叫做矢量化运算....bool，参数是 number 或 ndarray 二元ufunc： add(x, y): 元素相加，x + y，参数是 number 或 ndarray subtract(x, y): 元素相减，x...，并返回有序结果, x | y setdiff1d(x, y) :集合的差，即元素在x中且不在y中. x - y, y - x in1d(x, y) :得到一个表示“x的元素是否包含于...y”的布尔型数组. setxor1d(x, y) :对称差集，两个数组中互相不包含的元素。

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numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'subtract‘不包含具有签名匹配类型的循环

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