在数据处理的世界里，`numpy.squeeze()`是一个非常实用的小工具！它可以帮助我们简化数组的形状，去掉那些多余的维度。比如，当你有一个形状为 `(1, 3, 1)` 的数组时，使用 `numpy.squeeze()` 后，它的形状会变成 `(3,)`，是不是很神奇？💡

那么，如何使用呢？很简单，只需要像这样：`numpy.squeeze(array)` 就可以了。如果你只想对特定的轴进行操作，还可以传入参数 `axis`，例如 `numpy.squeeze(array, axis=0)`。这样只会压缩第0轴上的大小为1的维度。

为什么我们需要这个功能呢？因为在机器学习和深度学习中，数据的形状必须符合模型的要求。有时候，输入的数据可能多了一个不必要的维度（通常是由于数据加载时的问题），这时就可以用 `squeeze()` 来清理一下。🚀

总之，`numpy.squeeze()` 是一个提升代码整洁度的好帮手，大家快去试试吧！🙌