在NumPy中，数组切片的语法非常具体，它决定了哪些元素被选取或赋值。对于您提到的两个切片表达式，pre_min[0:10, 2:3] 和 pre_min[0:10, 2]，它们有本质的区别，主要体现在所选的维度和形状上。

pre_min[0:10, 2:3]:

这个切片表达式选择了pre_min数组中的第0到第9行（包括第0行但不包括第10行），以及第3列（在Python中，索引是从0开始的，所以2:3表示第3列）。注意，这里的:3意味着切片包括索引2的元素，但不包括索引3的元素。因此，结果是一个形状为(10, 1)的二维数组，即包含10行1列的子数组。

pre_min[0:10, 2]:

这个切片表达式与上一个类似，但它选择了同一行范围（第0到第9行）中的单个元素，即第3列的所有这些行。在这种情况下，由于只选取了一列中的元素，结果实际上是一个一维数组，形状为(10,)。这个一维数组包含了pre_min数组中第3列的前10个元素。

现在，如果您尝试使用pre数组来赋值给这两个切片，您需要确保pre的形状与目标切片的形状相匹配。例如：

如果pre的形状是(10, 1)，那么它可以赋值给pre_min[0:10, 2:3]，因为两者都是二维数组且形状相同。
如果pre的形状是(10,)，那么它可以赋值给pre_min[0:10, 2]，因为两者都是一维数组且长度相同。
如果形状不匹配，NumPy会抛出一个错误。例如，如果您尝试将一个形状为(10, 1)的数组赋值给pre_min[0:10, 2]，或者将一个形状为(10,)的数组赋值给pre_min[0:10, 2:3]，您会得到一个形状不匹配的错误。

因此，在赋值之前，请确保源数组（在本例中是pre）与目标切片的形状相匹配。