我需要一個包含不同數(shù)據(jù)類型（浮點數(shù)或整數(shù)）列的表。我使用 dtype 來定義它們：import numpy as np# define arraydatadef=[ ('i', '<i4'), ('f', '<f8'), ('g', '<f8'), ('j', '<i4') ]arr = np.full((4,), np.nan, dtype=datadef) # fill array with dataarr['i'] = np.array([1, 2, 3, 4])arr['f'] = np.array([1.3333333333, np.nan, 2.6666666666666666, 5.0])arr['g'] = np.array([2.77777777777, 5.4, 3.4, np.nan])# nothing for 'j'print arr輸出 ：[(1,  1.33333333,  2.77777778, -2147483648) (2,         nan,  5.4       , -2147483648) (3,  2.66666667,  3.4       , -2147483648) (4,  5.        ,         nan, -2147483648)]最后一列的NaN值已轉(zhuǎn)換為-2147483648，到目前為止沒有問題。但是現(xiàn)在我無法檢查我的數(shù)組中的值是否確實是 NaN ：row = arr[1]print np.isnan(row) # TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''在單個單元格上，信息似乎NaN丟失了，-2147483648被認為是“經(jīng)典數(shù)字”：print row # (2,  nan,  5.4, -2147483648)print np.isnan(row[0]) # False, OKprint np.isnan(row[1]) # True, OKprint np.isnan(row[3]) # False, expected True在這種情況下是否有一種簡單的方法來檢查NaN整數(shù)？