请解释下面的代码：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #预先准备好所需物理量 electron_mass = 9.109383702e-31 #electron mass (kg) h_bar = 1.054571817e-34 #h bar (J.s) electron_charge = 1.602176634e-19 #electron charge (C) #定义模拟的区域宽度 a = 5e-11 xstart = -a #(m) xend = a #(m) N = 1000 h = (2*a) / N x_points=np.arange(xstart,xend,h) #划分区间，获得离散的点 r = np.array([0,1]) #定义势能函数 def V(x): return 0.0 #此函数与上面的微分方程组相匹配 #用于给定φ，Ψ获得相应的导数值，返回一个2*1数组 def function(r,x,E,Potential): psi = r[0] phi = r[1] fpsi = phi fphi = 2*electron_mass*(1/h_bar**2)*(Potential(x)-E)*psi return np.array([fpsi,fphi])

这段代码主要是进行量子力学模拟的准备工作，包括导入必要的Python库、定义物理量、定义模拟区域宽度、划分区间、定义势能函数以及定义求解微分方程的函数。

具体解释如下：

1. `import numpy as np` 和 `import matplotlib.pyplot as plt` 分别导入Python中的NumPy数学库和Matplotlib绘图库。

2. 下面几行代码是预先准备好所需物理量，包括电子质量、普朗克常数除以2π、电子电荷等。

3. `a = 5e-11` 定义模拟的区域宽度，这里为5e-11米（即0.5纳米）。

4. `xstart = -a` 和 `xend = a` 分别定义模拟区域的起点和终点。

5. `N = 1000` 定义模拟区间的离散点数，这里为1000个点。

6. `h = (2*a) / N` 计算出每个离散点之间的间距。

7. `x_points=np.arange(xstart,xend,h)` 用`np.arange`函数生成从`xstart`到`xend`之间，间隔为`h`的一系列数值，作为模拟区间的离散点。

8. `r = np.array([0,1])` 定义一个初始的2*1数组`r`，包括两个元素，分别对应于波函数的值和导数的值。

9. `def V(x):` 定义势能函数，这里默认势能为0，与下面的微分方程组相匹配。

10. `def function(r,x,E,Potential):` 定义一个函数，用于给定波函数和势能函数，求解微分方程组并返回相应的导数值。其中，`r`是一个2*1数组，包括波函数的值和导数的值，`x`是当前位置，`E`是能量，`Potential`是势能函数。

11. 在`function`函数内部，首先从`r`数组中获取波函数和导数的值，然后根据微分方程组计算出相应的导数值，最后将导数值存储到一个2*1数组中并返回。