pythonで大かっこの左に文字がくるときの使い方が知りたいです。

前提

pythonで大かっこの使い方が知りたいです。
大かっこはリストで使うという認識です。

参考
https://www.tohoho-web.com/python/list.html

実現したいこと

label[y, x]

という感じの大かっこの左に文字がくる場合の大かっこの意味を知りたいです。
以下のサイトで勉強中に出てきたので私の知っている使い方に該当しなかったため、気になりました。
https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock/tree/master/questions/question_51_60#q55-%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%9E%E3%83%83%E3%83%81%E3%83%B3%E3%82%B0-sad

該当のソースコード

python
def labeling_4nn(img):
    h, w = img.shape

    label = np.zeros((h, w), dtype=int)
    label[img > 0] = 1

    # look up table
    LUT = [0 for _ in range(h * w)]

    n = 1

    for y in range(h):
        for x in range(w):
            # skip black pixel
            if label[y, x] == 0:
                continue
            
            # get above pixel
            c3 = label[max(y-1,0), x]

            # get left pixel
            c5 = label[y, max(x-1,0)]

            # if not labeled
            if c3 < 2 and c5 < 2:
                # labeling
                n += 1
                label[y, x] = n
            else:
                # replace min label index
                _vs = [c3, c5]
                vs = [a for a in _vs if a > 1]
                v = min(vs)
                label[y, x] = v
                
                minv = v
                for _v in vs:
                    if LUT[_v] != 0:
                        minv = min(minv, LUT[_v])
                for _v in vs:
                    LUT[_v] = minv
                    
    count = 1

    # integrate index of look up table
    for l in range(2, n+1):
        flag = True
        for i in range(n+1):
            if LUT[i] == l:
                if flag:
                    count += 1
                    flag = False
                LUT[i] = count

    # draw color
    COLORS = [[0, 0, 255], [0, 255, 0], [255, 0, 0], [255, 255, 0]]
    out = np.zeros((h, w, 3), dtype=np.uint8)

    for i, lut in enumerate(LUT[2:]):
        out[label == (i+2)] = COLORS[lut-2]

    return out

out = labeling_4nn(img_seg)

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("input")
plt.imshow(img_seg, cmap="gray")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title("output")
plt.imshow(out)
plt.show()