# Compute fingerprints idx_to_fp_dict = { idx: get_fingerprint( drug_nodes.at[idx, "smiles"], self.fp_radius, self.fp_bits ) for idx in drug_nodes.index } drug_fps = pd.DataFrame.from_dict(idx_to_fp_dict, orient="index").set_index(drug_nodes.index) drug_fps.columns = ["fp_" + str(i) for i in range(self.fp_bits)]解释一下

这段代码用于计算分子指纹（fingerprint），以下是每行代码的解释：

1. `idx_to_fp_dict` 是一个字典，键是药物节点的索引，值是对应药物的分子指纹。
2. `get_fingerprint` 是一个函数，用于计算分子指纹。它的输入参数包括药物 SMILES 表示法、半径和位数。
3. `drug_nodes.index` 是药物节点的索引列表。
4. `for idx in drug_nodes.index` 表示对于每个药物节点索引，都要计算对应药物的指纹。
5. `drug_fps` 是一个 DataFrame，每行是一个药物节点的分子指纹。
6. `pd.DataFrame.from_dict` 是一个 pandas 函数，用于从字典创建 DataFrame。`orient="index"` 表示字典中的每个键值对对应 DataFrame 中的一行，而不是一列。
7. `.set_index(drug_nodes.index)` 将 DataFrame 的索引设置为药物节点的索引，以便将指纹与节点对应。
8. `drug_fps.columns = ["fp_" + str(i) for i in range(self.fp_bits)]` 将 DataFrame 列的名称设置为 "fp_0"、"fp_1"、...、"fp_n"，其中 n 是指纹位数。