Python numpy.byte_bounds()函数是一个用于获取strided数组内存块的第一个和最后一个地址的函数。它返回两个整型数值元组，分别表示数组的内存块的第一个和最后一个地址。
numpy.byte_bounds()函数的语法格式如下所示：
numpy.byte_bounds(arr)
其中，arr是一个numpy数组或者一个包含多个numpy数组（多维数组）的元组或列表。arr参数可以是C或Fortran风格的数组，返回的内存地址是一致的，这取决于以前的数组。
下面是一个基本示例：
import numpy as np
arr = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
byte_bounds = np.byte_bounds(arr)
print(byte_bounds)
输出结果如下：
(94092634807136, 94092634807256)
上面的输出结果表示，数组arr内存块的第一个地址是94092634807136，最后一个地址是94092634807256。其中，第一个地址可以通过调用数组的data属性来获得。
print(arr.data)
输出结果如下：
<memory at 0x7ff7c0225f40>
另外，如果数组有多个维度，则byte_bounds()函数返回的内存地址范围是该多维数组各维度的内存地址范围的并集。
下面是一个多维数组的例子：
import numpy as np
arr1 = np.arange(24).reshape((2, 3, 4))
arr2 = np.arange(12).reshape((3, 4))
arr3 = np.arange(10).reshape((5, 2))
byte_bounds = np.byte_bounds((arr1, arr2, arr3))
print(byte_bounds)
输出结果如下：
(140292356945728, 140292356946096)
上述示例中，由于第一个数组为3维数组，第二个为2维数组，第三个为2维数组，所以返回的内存地址范围是三个数组各自内存地址范围的并集。
最后需要注意的是，byte_bounds()函数返回的地址范围并不保证地址范围内的所有地址都属于当前数组，因为数组可以有内部的填充(paddings)或者其维度并不相等，这可以导致一些不必要的浪费。