下面的代码是干什么用的，请生成说明注释，同时还有什么改进： mpl.rcParams［"axes.unicode_minus"］6＝False

# 这行代码是用来设置matplotlib库中的一个参数，具体来说是关于坐标轴刻度标签负号显示的规则。

# `mpl`代表matplotlib，这是一个用于数据可视化的Python库。`.rcParams`是Matplotlib的配置选项字典，通过这个字典可以修改绘图的各种默认行为。
# "axes.unicode_minus" 是一个键，表示是否使用Unicode字符（如“−”）来显示负号，而不是传统的英文斜线（"-"）。
# `False` 表示关闭这个功能，即不使用Unicode字符显示负号。

# 如果你想为所有以后创建的图表都应用这一设置，可以在导入matplotlib之后立即设置：
# ```python
# import matplotlib.pyplot as plt
# mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
# ```

# 改进建议：
# 1. 如果这是一次性的设置，不需要持久影响全局，可以直接在调用plot或其他绘图函数时指定负号显示方式，例如 `plt.gca().set_yticklabels(labels, useOffset=False)`。
# 2. 如果需要根据不同的场景选择不同的负号样式，可以考虑封装成一个函数，传入特定的配置值。
# 3. 对于代码可读性，如果是在项目的配置文件或脚本中，添加适当的注释来解释为什么要这样做。

相关问题

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

利用 Python 实现二分查找算法

def binary_search(arr, target):
"""
二分查找函数

参数：
arr: 有序数组（从小到大排列）
target: 目标元素

返回值：
如果找到目标元素，返回其下标；如果没找到，返回 -1。
"""

# 定义左右边界
left = 0
right = len(arr) - 1

# 当左边界小于等于右边界时，继续循环
while left <= right:

# 计算中间位置
mid = (left + right) // 2

# 如果目标元素在中间位置左边，缩小右边界
if arr[mid] > target:
right = mid - 1

# 如果目标元素在中间位置右边，扩大左边界
elif arr[mid] < target:
left = mid + 1

# 如果目标元素就是中间位置，直接返回下标
else:
return mid

# 如果左边界大于右边界，说明没找到，返回 -1
return -1