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。

相关问题

UFuncTypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U3'), dtype('int32')) -> None

这个`UFuncTypeError`是在NumPy中使用的错误，它表明你在尝试对不同类型的数据（在这里是一个包含`<U3`类型的字符串和一个`int32`整数类型）应用`subtract`函数，但是`subtract`（减法运算符）对于这两种类型并没有预先定义的处理方法，导致函数内部找不到匹配的计算循环（loop）来执行操作。

`<U3`是表示长度为3的Unicode字符串，而`int32`则是32位的整型数据。在大多数情况下，NumPy期望的操作是元素级别的，比如两个数值类型的数组相减，或者两个相同类型的数组元素之间的差异。

要解决这个错误，你需要确保：
1. 操作的数据类型是可以直接相减的，例如两个数值数组、两个相同的字符串数组或者是字符串和整数之间可以转换的情况（比如将字符串转换为数字再进行减法）。
2. 如果需要混合类型的操作，可以使用特定的函数，如`numpy.char.subtract`（针对字符串）或`numpy.subtract`配合适当的转换（比如`np.array(str1).astype(int)`）。

例如，如果你有一个字符串数组和一个整数列表，可以先将字符串转换为整数：

str_array = np.array(['1', '2', '3'])
int_list = [4, 5, 6]
converted_array = np.array([int(s) for s in str_array])
result = np.subtract(converted_array, int_list)

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。