Numpy报”TypeError:ufunc’add’output(typecode’O’)could not be coerced to provided output parameter(typecode’float64′)according to the casting rule’same_kind'”的原因以及解决办法

问题描述

在使用Numpy进行矩阵计算的过程中，出现了报错信息"TypeError: ufunc 'add' output (typecode 'O') could not be coerced to provided output parameter (typecode 'float64') according to the casting rule 'same_kind'."。这个错误信息的涵义是将两个参数（参数1和参数2）相加的运算中出现了类型转换问题，导致结果无法赋值给输出参数。

解决方法

1. 检查参数类型

首先，要解决这个问题，我们需要检查被操作的两个参数的数据类型是否一致。如果数据类型不同，就需要进行类型转换，这样才能避免出现类型转换问题。

一般来说，Numpy中的矩阵要求所有元素的数据类型一致，否则矩阵相加、相乘等操作将会出现类型转换错误的问题。因此，我们需要将参数的数据类型转换为一致的类型。

2. 手动指定数据类型

如果我们已经确定了两个参数的数据类型是一致的，但是仍然出现了类型转换错误的问题，那么此时我们需要手动指定输出参数的数据类型。

一般来说，将输出参数的数据类型指定为浮点型（float64）能够避免类型转换错误的问题。

因此，我们需要在进行矩阵计算的时候手动指定输出参数的数据类型，这样就能够避免出现类型转换错误的问题。

下面是一个示例代码，用来说明如何手动指定数据类型：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3], dtype=np.int32)
b = np.array([4,5,6], dtype=np.int32)
c = np.zeros(3, dtype=np.float64)
np.add(a, b, out=c)
print(c)

在这个示例代码中，我们首先定义了两个数组a和b，并将它们的数据类型都设置为int32。然后，我们使用np.zeros函数初始化了一个长度为3的浮点数组c，将其数据类型设置为float64。

最后，我们使用np.add函数将a和b相加，并将结果赋值给c，从而避免了出现类型转换错误的问题。