numpy ndarray 多维数组的内存管理

1. ndarray.flags：内存布局（layout）

https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.flags.html

>> x = np.random.rand(2, 4)
>> x.flagsC_CONTIGUOUS : TrueF_CONTIGUOUS : FalseOWNDATA : TrueWRITEABLE : TrueALIGNED : TrueWRITEBACKIFCOPY : FalseUPDATEIFCOPY : False

C_CONTIGUOUS：C-style
F_CONTIGUOUS：Fortran-style
OWNDATA：拥有自己的数据还是从别的对象借来
```
>> y = x[1, :]
>> y.flags['OWNDATA']
False
```

2. ndarray.`__array_interface__`：内存地址

>> x = np.random.rand(2, 4)
>> x.dtype
dtype('float64')>> x.__array_interface__['data']
(140245892607552, False)
>> x[0].__array_interface__['data]
(140245892607552, False)
>> x[0, :].__array_interface__['data']
(140245892607552, False)>> x[1].__array_interface__['data']
(140245892607584, False)# 140245892607584 = 140245892607552 + 4*8
>> x[1, :].__array_interface__['data']
(140245892607584, False)

以上无论是 x 是 x[0] 还是 x[0, :]，都是 numpy.ndarray 类型，对于 x[0, 0] 则是普通的 numpy.float64，其地址在另外的地址空间中：

>> x[0, 0].__array_interface__['data']
(140245864608576, False)

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