Индексирование по диапазону и индексирование по срезу - это, в общем, две совершенно разные вещи. Вы столкнулись с делом, которое дает равные результаты, хотя обратите внимание, что версия среза создает представление нижележащего буфера, тогда как индексирование с помощью объектов range создает новый нижележащий буфер.
Итак, обратите внимание:
>>> a = np.array(range(100)).reshape(10,10)
>>> s = a[slice(0,10,2)]
>>> r = a[range(0,10,2)]
>>> a[0,0] = 1000
>>> a
array([[1000, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[ 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
[ 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
[ 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
[ 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
[ 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
[ 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[ 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79],
[ 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
[ 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]])
>>> s
array([[1000, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[ 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
[ 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
[ 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[ 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89]])
>>> r
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89]])
Когда вы используете слайс, вы получите семантику слайса. Объект диапазона обрабатывается как последовательность индексов. Это запускает расширенное поведение при индексировании
Так из документации:
Когда индекс состоит из такого количества целочисленных массивов, что у индексируемого массива есть измерения, индексирование прямо вперед, но отличается от нарезки.
так, ARR[[x1, x2, ..., xn], [y1, y2, ..., yn]] даст вам что-то вроде
[ARR[x1,y1], ARR[x2,y2], ... ARR[xn, yn]]
Как @ShadowRanger отмечает в комментариях, если вы Если вы хотите семантику копирования с использованием индексации диапазона, вам все равно, вероятно, следует использовать a[:10:2,:10:2].copy(), потому что это будет быстрее.