Numpy 将布尔数组的字符串表示形式转换为布尔数组

是否有一种原生的 numpy 方法来转换布尔值的字符串表示数组，例如：

['True','False','True','False']

对于我可以用于屏蔽/索引的实际布尔数组？我可以做一个 for 循环来遍历并重建数组，但对于大型数组来说，这很慢。

您应该能够进行布尔比较，IIUC，是否dtype是一个字符串或object:

>>> a = np.array(['True', 'False', 'True', 'False'])
>>> a
array(['True', 'False', 'True', 'False'], 
      dtype='|S5')
>>> a == "True"
array([ True, False,  True, False], dtype=bool)

or

>>> a = np.array(['True', 'False', 'True', 'False'], dtype=object)
>>> a
array(['True', 'False', 'True', 'False'], dtype=object)
>>> a == "True"
array([ True, False,  True, False], dtype=bool)