Python numpy将字符串数组转换为整数或布尔值（用于屏蔽）

我是Python新手，我面临将字符串数组转换为数字的挑战。 我的数据是从一组更大的数字和字符串中提取出来的。它看起来像：

array([b'Single', b'', b'', b'', b'', b'Single', b'Single',
b'', b'Single', ...])

我想用这个数据来创建一个掩码，基本上，如果“Single”存在，我希望有一个False或0，这样我就可以屏蔽原始数据集。我不知道为什么会有b

我发现类似的问题也得到了回答，但不是字符串到数字或字符串到布尔值，而是将“数字字符串”反转或转换为整数

我最接近的解决方案是：

np.where(modMask = 'Single' [False, True])

但是我得到了一个错误：

TypeError                  Traceback (most recent call last)

<ipython-input-64-4ad8a8f10b9b> in <module>()
----> 1 np.where(modMask = 'Single' [False, True])

TypeError: string indices must be integers

TypeError回溯（最近一次调用）
在（）
---->1 np.其中（modMask='Single'[假，真]）
TypeError:字符串索引必须是整数

您可以使用

在哪里

你可以用

在哪里

---

你可以做

bool\u数组=a.astype（object）！='单个“

，例如

modMask！=b'Single'

？您可以执行

bool\u数组=a.astype（object）！='单个“

，例如

modMask！=b‘单身’

？

import numpy as np

def f(x):
    return not x == b'Single'

vfunc = np.vectorize(f)
x = np.array([b'Single', b'', b'', b'', b'', b'Single'])

result = vfunc(x)

result = [False  True  True  True  True False]