如何在numpy结构化数组自定义类型上使用isinstance（）

在下面的示例中，我创建一个自定义类型，然后创建此类型的元素数组，然后使用来针对此类型测试此数组的第一个元素isinstance()，但出现错误。

import numpy as np

# Here I define a simple type with two fields
my_type_simple = np.dtype([('field_1', int), ('field_2', float)])
# An array using the above type
my_var_simple_1 = np.array([(1, 1), (2, 2)], dtype=my_type_simple)
# For a check, should print [(1, 1.) (2, 2.)]
print(my_var_simple_1)
# For a check, should print True
print(isinstance(my_var_simple_1, np.ndarray))
# The below prints numpy.void - how can I find out that in fact it is 'my_type_simple' ?
print(type(my_var_simple_1[0]))
# The below prints True, at least
print(isinstance(my_var_simple_1[0], type(my_var_simple_1[0])))
# But the below raises an Error: TypeError: isinstance() arg 2 must be a type or tuple of types
print(isinstance(my_var_simple_1[0], my_type_simple))

因此，问题是：如何测试找出了type的my_var_simple_1[0]，其实是my_simple_type？那有可能吗？