请给出一段代码作为示例，最好有注释

以下是一个使用numpy库中的fft函数进行傅里叶变换，并对结果进行归一化处理的示例代码：

import numpy as np

# 生成一个10个点的正弦波信号
t = np.linspace(0, 1, 10, endpoint=False) # 生成时间序列
x = np.sin(2*np.pi*5*t) # 生成频率为5Hz的正弦波信号

# 进行傅里叶变换，并对结果进行归一化处理
y = np.fft.fft(x, norm='ortho') # 进行傅里叶变换，并进行归一化处理
freqs = np.fft.fftfreq(len(x), t[1]-t[0]) # 生成频率序列
y = np.abs(y) # 取傅里叶变换结果的模值

# 打印结果
for freq, value in zip(freqs, y):
    print(f"频率: {freq:.1f}Hz，幅值: {value:.2f}")

这段代码首先生成一个频率为5Hz的正弦波信号，然后使用numpy库中的fft函数进行傅里叶变换，并设置参数norm='ortho'，即进行归一化处理。接着，使用fftfreq函数生成频率序列，取傅里叶变换结果的模值，并打印结果。