numpy 通过 `array.data`（底层内存视图）而非 `array.base` 来确定视图数组的实际起始位置；`shape` 和 `strides` 描述的是如何解析该内存块，而 `data` 指针本身已携带偏移信息。
在 NumPy 中，当对数组进行切片（如 a[1]）生成视图 b 时，真正的数据起始地址由 b.data 决定，而非 b.base。虽然 b.base is a 表明 b 是 a 的视图，但 b.base 仅表示原始内存拥有者，并不参与索引计算；真正决定“从哪个字节开始读取”的是 b.data 所指向的内存地址。
我们可以通过对比 a.data 与 b.data 的地址偏移来验证这一点：
import numpy as np
a = np.arange(1, 7, dtype=np.int64).reshape(2, 3) # 显式指定 int64 → 每元素 8 字节
print("a.data address:", a.data.obj.__array_interface__['data'][0])
print("b.data address:", b.data.obj.__array_interface__['data'][0])
print("Offset in bytes:", b.data.obj.__array_interface__['data'][0] - a.data.obj.__array_interface__['data'][0])
# 输出示例（具体地址因环境而异）：
# Offset in bytes: 24 ← 正好是 a.strides[0] = 24，即跳过第 0 行（3×8=24 字节）关键点解析：
- a.strides = (24, 8)：表示沿第 0 轴（行）移动 1 步需跳 24 字节（即一行 3 个 int64），沿第 1 轴（列）移动 1 步跳 8 字节（一个元素）；
- b = a[1] 触发视图创建：NumPy 计算新 data 指针为 a.data + 1 * a.strides[0] = a.data + 24，即直接指向第二行首元素 4 的内存地址；
- b.shape = (3,)、b.strides = (8,)：说明 b 被解释为一维数组，每个步进 8 字节 —— 这与 b.data 起始位置共同构成完整语义；
- b.data 是 memoryview 对象，封装了带偏移的原始缓冲区，b.base 仅用于追溯内存所有权（例如垃圾回收或 .copy() 判断），不参与实际索引寻址。
⚠️ 注意事项：
- b.data 的偏移是只读的，不可手动修改；试图绕过 NumPy 接口操作底层内存会导致未定义行为；
- 若原数组 a 被释放或重分配（如被覆盖、del a 后无其他引用），b 将变为悬空视图（dangling view），读取可能引发段错误或脏数据；
- 使用 np.may_share_memory(a, b) 可安全检测视图关系，避免依赖 base 或地址比较。
总结：NumPy 的视图机制本质是「带偏移的内存视图 + 重新解释的 shape/strides」。理解 data 的核心地位，有助于深入掌握内存布局、高效实现零拷贝切片、以及调试共享内存问题。
