Какие есть методы обхода проблемы неподдерживаемых типов данных в numpy?

Несколько методов обхода проблемы неподдерживаемых типов данных в NumPy:

• Явное преобразование типа данных. pythoneo.com Нужно явно привести тип данных массивов NumPy к ожидаемому типу операций или функций. pythoneo.com
• Использование функций NumPy с аргументом dtype. pythoneo.com С его помощью можно установить правильный тип данных во время создания или манипуляции с массивом. pythoneo.com
• Проверка типов данных перед операциями. pythoneo.com Перед выполнением операций нужно проверить типы данных всех участвующих массивов. pythoneo.com
• Использование поддерживаемых функций. www.slingacademy.com Если конкретная функция NumPy не поддерживает используемый тип данных массива, нужно найти совместимую функцию, которая может работать с этим типом данных. www.slingacademy.com
• Обновление библиотек. iifx.dev Если используются устаревшие библиотеки, обновление их до последних версий может решить проблему. iifx.dev
• Переустановка NumPy и связанных библиотек. iifx.dev В некоторых случаях помочь решить проблему может переустановка NumPy и связанных библиотек, но перед этим нужно удалить старые версии. iifx.dev