在看这个示例的时候对于如何通过修改字节来改变原来数组里的值，产生了一些混淆，在此记录。
在研究这个示例前需要了解下 array 创建数组所用的类型码参数，以下列出了所能支持的类型码及其存储尺寸：
表格来自 array --- 高效的数值数组 — Python 3.9.6 文档
接下来看示例代码，第一步创建数组：
numbers = array.array('h', [-2, -1, 0, 1, 2])这一步创建的数组所用的类型码为 h 即有符号短整型（unsigned short），以两个字节表示，而一个字节存储的是八位，也就是说这一步数组所存储的五个数，在内存里是这样的（左侧为低位，右侧为高位）：
# -2
0111 1111 1111 1111
# -1
1111 1111 1111 1111
# 0
0000 0000 0000 0000
# 1
1000 0000 0000 0000
# 2
0100 0000 0000 0000对于 unsigned short 类型，其最高位存储符号，1为负数，0为正数，为负数时，其值是反着算的，可以根据上面 -1 和 -2 的表示方式来很好理解，-1 作为最大的负数，以全 1 来表示。
当我们执行 memoryview 函数时，实际上直接拿到了这些数在内存里的存储内容，例如第三步：
memv_oct = memv.cast('B')
这一步将 memv 里的内容转换为 B 类型，即无符号字符，内存中的数据实际上没有变化，变化的是解读这些内容的方式。在 B 类型中，一个字节表示一个 int 类型的数，不带符号。
也就是说，原来由两个字节表示的 unsigned short 类型，将会被视作两个 unsigned char，也就是两个 python 中的 int 类型：
# -2 0111 1111 1111 1111 被拆分为 254 和 255
# 254
0111 1111
# 255
1111 1111
# -1 1111 1111 1111 1111 被拆分为两个 255
# 255
1111 1111
# 255
1111 1111
# 0 0000 0000 0000 0000 被拆分为两个 0
# 0
0000 0000
# 0
0000 0000
# 1 1000 0000 0000 0000 被拆分为 1 和 0
# 1
1000 0000
# 0
0000 0000
# 2 0100 0000 0000 0000 被拆分为 2 和 0
# 2
0100 0000
# 0
0000 0000因此有了第四步的结果：
memv_oct.tolist()
# [254, 255, 255, 255, 0, 0, 1, 0, 2, 0]5 个数变成了 10 个数，但此时内存中的内容并没有变化，只是理解这些内容的方式变了而已。
而在第五步操作时，对内存进行了操作，即对此时的 memv_oct 的第 6 个数（索引从 0 开始）赋值为 4：
memv_otc[5] = 4即第 6 个数 0 变成了 4，在内存中则为：
# 0 -> 4
0000 0000 -> 0010 0000也就是原本表示第 3 个 unsigned short 类型的两个字节中，高位字节变成了 0010 0000
那么当回到 unsigned short 类型时，原本第三个是 0（0000 0000 0000 0000）变成了 1024（0000 0000 0010 0000）
也就是第六步的结果：
numbers
# array('h', [-2, -1, 1024, 1, 2])这个例子里面没有直接对 numbers 进行操作，而是直接对 numbers 在内存中存储的字节进行了精确操作。
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