numpy使用broadcast_to后nbytes值异常，是Bug还是预期行为？

核心原因说明： #

• np.broadcast_to生成的是广播视图，并没有真的分配10×1000000000000这么大的内存块，它只是复用单个0的内存，通过调整数组的步长参数，模拟出大数组的逻辑结构。
• nbytes属性计算的是数组逻辑上的总字节数，计算方式是「形状各维度乘积 × 单个元素字节数」，完全不考虑数组实际的存储方式（比如是否是视图、步长是否为0）。你例子里默认dtype是float64（8字节/元素），所以10×1000000000000×8=80000000000000，和输出一致。
• sys.getsizeof(arr)返回的是numpy数组对象本身的内存占用，只包含数组的元数据（形状、dtype、步长、数据指针等），不包含数组元素的实际内存。因为广播视图没有额外分配元素内存，所以这个值很小（120字节是numpy数组对象的基础大小）。

简单说：nbytes是「理论上的逻辑大小」，sys.getsizeof是「数组对象本身的大小」，两者的统计维度完全不同，这是numpy的设计预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SiLiKhon