numpy可以很容易地将python对象转换为numpy ndarrays，如果没有指定，它甚至会选择一个合适的结果数据类型：
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3])
>>> a.dtype
dtype('int64')
如果要翻译的对象不适合其中一个预定义的numpy数据类型，则会发生这种情况：
>>> b = np.array([1,2,100000000000000000000000000000000000000])
>>> b.dtype
dtype('O')
我的问题：numpy是否提供了一个接口来确定调用dtype所产生的变量的array，而不必在流程中创建新的numpy变量？具体来说，如果调用array的结果不是整数或浮点数numpy数据类型之一，我不关心返回值，而宁愿不把内存带到存储结果然后丢弃它。