Python NumPy 2D数组普通切片与基于布尔值的切片

我是Numpy新手，我在试验2D阵列Numpy， 当数组以两种不同的方式切片时，我进行了以下观察

a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
slice1 = a[:,:3]
slice1[0,0] = 100
print(a) 
-- gives, 100 2 3 4 5
           1  2 3 4 5

根据numpy文件，这种行为是预期的 但是考虑这个切片

a = numpy.array([[1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5]])
slice2 = a[[True,True],:3]
slice2[0,0] = 100
print(a) 
-- gives us
1 2 3 4 5
1 2 3 4 5

有人能从以下方面解释这两种方法之间的区别吗

高级索引始终返回数据的副本（与返回数据的基本切片相反）

毕竟，如果你想让

返回一个视图，

总是返回一个数据副本（与返回一个视图的基本切片不同），那么没有办法让这些步骤起作用。