(김*진) (강의노트 14장) 인덱싱과 슬라이싱

강의노트에서 **indexing을 적용하면 해당 축(axis)이 결과에서 사라져 배열의 차원이 1 줄어든다**고 설명하고 있습니다.  
반면 **slicing은 선택한 범위가 하나의 항목만 포함하더라도 배열의 차원을 유지한다**고 합니다.

예를 들어 아래와 같을 때 입니다.
data[:,1]
data[:,1:2]

두 코드 모두 동일한 열의 데이터를 선택하는 것처럼 보이지만
첫 번째는 **1차원 배열**, 두 번째는 **2차원 배열**이 됩니다.

- 왜 NumPy는 indexing과 slicing에서 이러한 차원 변화 규칙을 가지도록 만들어졌나요?
- 이런 차이가 이후에 배열 연산이나 데이터 처리에서 어떤 의미를 가지나요?