ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types (dtype('int64'), dtype('<U150000')) -> None

这个错误通常发生在使用 NumPy 库中的 subtract 函数时，其中一个参数的类型与预期不符。具体来说，subtract 函数需要两个参数，这两个参数应该具有相同的数据类型。在您的代码中，其中一个参数的数据类型为 int64，而另一个参数的数据类型为 Unicode 字符串类型 '<U150000'，这导致错误。

要解决这个问题，您可以检查传递给 subtract 函数的参数，并确保它们具有相同的数据类型。如果您需要将 Unicode 字符串转换为 int64 类型，您可以使用 NumPy 的 astype() 函数对其进行转换。例如，如果您的字符串存储在名为 string_array 的 NumPy 数组中，您可以使用以下代码将其转换为 int64 类型：

int_array = string_array.astype(np.int64)

这将创建一个新的 int64 类型的数组，其中包含从字符串数组中提取的整数值。然后，您可以使用 subtract 函数对这两个 int64 类型的数组执行减法操作。

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ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U32'), dtype('<U32')) -> None

这个错误通常是因为你在使用 numpy 中的 subtract 函数时，传入的参数类型不匹配。subtract 函数只能用于数值类型的数组，如果你传入的是字符串类型的数组，则会出现这个错误。

你可以检查一下你的代码中是否有使用 subtract 函数，并确认传入的参数类型是否正确。如果传入的参数类型正确，但仍然出现这个错误，你可以尝试将参数类型进行转换，例如将字符串类型的数组转换为数值类型的数组。

ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U4'), dtype('<U9')) -> None

这个错误通常出现在使用numpy中的subtract函数时，其中的两个数组的数据类型不匹配。比如说，一个数组的数据类型是字符串，而另一个数组的数据类型是整数。你需要确保两个数组的数据类型相同，或者将它们转换为相同的数据类型后再进行计算。你可以使用astype()函数来转换数据类型，例如：

import numpy as np

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

c = np.subtract(a.astype(int), b)

print(c)

这段代码将a数组中的字符串转换成整数类型，然后再进行减法运算。输出结果为：

[-3 -3 -3]