通过索引得到的是原数组降低维度的内容，通过切片得到的是原数组维度的部分内容。
arr2d = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 这是一个Numpy的二维数组
利用索引，获得arr2d中的内容：
arr2d[0]是[1,2,3]，是一个一维数组，比arr2d二维数组降低了一个维度
arr2d[1]是[4,5,6]，是一个一维数组，比arr2d二维数组降低了一个维度
arr2d[0,1]，获得2。可以将其看为两步，首先是arr2d[0]获得降低一个维度的一维数组[1,2,3]，然后再对一维数组[1,2,3]进行索引操作，得到一个数字2，从一维降到没有维度概念了，一个标量。
利用切片，获得arr2d中的内容：
切片总是按照轴进行的，对于二维数组来说，先切0轴，再切1轴：
0轴是竖着的，所以切的时候只能“横着切”，1轴是横着的，所以切的时候只能“竖着切”。
arr2d[1:] 对arr2d横向切出[[4,5,6]]，是一个二维数组，与arr2d的维度一致
arr2d[1: , :2] 是一个连续切片操作，先横着切0轴，切出[[4,5,6]]，再竖着切1轴，切出[[4,5]]，维度始终保持不变。
如果想得到降维的切片怎么办呢？就需要使用切片索引。
切片索引的本质还是切片，看上去就像混合使用了切片和索引，达到获得降维切片的目的。
arr2d[1,:2] 切片索引还是按照切片的方式来操作，第一次横切出降维的[4,5,6]，再在一维数组上切出保持维度的[4,5]
arr2d[:1,2] 第一次横切出不降维的[[1,2,3]]，第二次竖切出降维的[3]
arr2d[:2,1] 第一次横切出部将为的[[1,2,3],[4,5,6]]，第二次竖切出降维的[2,5]
