Numpy报”TypeError:ufunc’add’did not contain a loop with signature matching types “的原因以及解决办法

问题描述

Numpy是Python中最常用的科学计算库之一，但是在使用Numpy时，有时会遇到如下错误提示：

TypeError: ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U21'), dtype('<U21')) -> dtype('<U21')

这个错误提示可能会使得我们无从下手，不知道该如何解决。

问题原因

造成这个错误的原因是数据类型不匹配，在进行Numpy中的数组计算时，通常需要保持所有数组的数据类型一致，否则就无法进行运算。

例如，如果我们尝试对字符串类型的数组进行加法运算，就会遇到上述错误提示。因为字符串类型是无法进行加法运算的。

解决方法

为了解决这个问题，我们需要将数据类型转换为匹配的类型。下面是一些常见的解决方法：

1.使用astype()函数

Numpy提供了astype()函数，可以将数组的数据类型转换为指定的类型。我们可以使用astype()函数将字符串类型转换为数字类型，或者将浮点类型转换为整数类型。例如：

import numpy as np

# 构造两个字符串数组
a = np.array(['1', '2', '3'])
b = np.array(['4', '5', '6'])

# 将数组的数据类型转换为int类型
a_int = a.astype(int)
b_int = b.astype(int)

# 对转换后的数组进行加法运算
c = a_int + b_int
print(c)

输出结果为：

[5 7 9]

2.使用fromstring()函数

如果我们有一个字符串类型的数组，但是其中的元素实际上是数字类型，这时我们可以使用fromstring()函数将字符串类型的数据转换为数字类型。例如：

import numpy as np

a = np.array(['1 2 3', '4 5 6', '7 8 9'])
b = np.fromstring(a, dtype=int, sep=' ')

print(b)

在这个例子中，a实际上是一个字符串数组，但其中的元素被空格分隔开了，每个元素都是一个数字。我们使用fromstring()函数把这些数字提取出来，并将其转换为int类型。

输出结果为：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

3.手动修改数据类型

如果我们知道数据类型不匹配是什么原因，也可以手动修改数据类型。例如，如果我们需要将一个浮点类型的数组转换为整数类型，可以使用astype()函数进行转换，也可以使用floor()函数对每个元素进行向下取整操作，从而将浮点型转换为整数型。

import numpy as np

# 构造一个浮点类型的数组
a = np.array([1.2, 2.3, 3.4])

# 将数据类型转换为int类型
b = a.astype(int)
c = np.floor(a).astype(int)

print(b)
print(c)

这段代码中，我们分别使用astype()函数和floor()函数将浮点类型的数组转换为int类型。输出结果分别为：

array([1, 2, 3])
array([1, 2, 3])

总结

在使用Numpy进行数组计算时，需要保证所有的数组数据类型一致。如果出现数据类型不匹配的问题，可以使用astype()函数进行类型转换，也可以通过其他方法手动修改数据类型。通常情况下，这些方法都能解决问题。