np.squeeze()用于实现代价函数和梯度

np.squeeze()是NumPy库中的一个函数，用于从数组的形状中删除单维度条目，即将维度为1的维度去除。该函数的语法如下：

numpy.squeeze(a, axis=None)

参数说明：

• a：输入的数组。
• axis：可选参数，指定要删除的维度。如果指定了axis，则只有当该维度的长度为1时才会被删除。默认值为None，表示删除所有长度为1的维度。

该函数的返回值是一个将输入数组形状中的单维度条目去除后的新数组。

使用np.squeeze()函数的优势是可以简化数组的形状，减少不必要的维度，使得数组更加紧凑和易于处理。

应用场景：

• 数据预处理：在机器学习和深度学习中，经常需要对数据进行预处理，例如将图像数据从三维数组转换为二维数组。np.squeeze()函数可以用于去除不必要的维度，使得数据更加符合模型的输入要求。
• 数组操作：在进行数组操作时，有时会出现维度不匹配的情况，使用np.squeeze()函数可以将数组形状调整为匹配的形式，便于进行后续的计算和操作。

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