问题描述：
在使用Numpy运算时，出现了以下错误提示：
TypeError: unsupported operand type(s) for -: ‘numpy.ndarray’ and ‘numpy.ndarray’
这个错误提示表明：在Numpy的运算中，出现了不支持的操作类型”-‘，其中有两个操作数都是Numpy数组”。这个错误提示常常在使用Numpy的时候犯错，而解决起来也相对比较简单。
下面分两部分对此问题进行详细讲解：
原因分析：
针对这个错误提示，主要有以下两个原因：
1.操作数的数据类型不匹配
首先，这个错误提示表明了操作数的数据类型不匹配。在Numpy中，所有数据类型都要求匹配，否则就会出现这类错误。比如，两个ndarray对象必须在长度、形状、数据类型都相等的情况下进行运算操作，否则就会出现错误。
2.操作数的维度不匹配
其次，也有可能是操作数的维度不匹配导致的错误。比如，在两个ndarray操作数进行减法操作时，要求两个ndarray的形状必须相等，否则就会出现错误提示。
解决办法：
基于以上分析，针对这个错误提示，可以采取如下解决办法：
1.检查操作数的数据类型是否一致
如果两个操作数的数据类型不一致，则需要对数据类型进行转化或者强制匹配。比如，将其中一个操作数转化成另一个操作数的数据类型，或者手动修改其中一个操作数的数据类型，以使得操作数的数据类型一致。
示例代码：
import numpy as np
a = np.array([1,2,3], dtype=np.float)
b = np.array([1,2,3])
c = a - b.astype(np.float)
在这个例子中，我们将b的数据类型转化成了与a一致的数据类型，以使得操作数数据类型一致，从而避免出现错误。
2.检查操作数的形状是否一致
如果两个操作数的形状不一致，则需要对形状进行调整或者重新定义。比如，将其中一个操作数的形状调整为与另一个操作数一致，或者重新定义其中一个操作数的形状，以使得操作数的形状一致。
示例代码：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # 2x3矩阵
b = np.array([1,1,1]) # 1x3矩阵
c = a - b # 通过广播机制，将b转化成2x3矩阵，避免出现错误
在这个例子中，我们利用了Numpy的广播机制，将b矩阵进行了自动扩张，使得维度匹配，从而出现了正确的结果。
通过上述操作，我们可以有效地避免Numpy运算时出现的”TypeError: unsupported operand type(s) for -: ‘numpy.ndarray’ and ‘numpy.ndarray'”错误。