读取输出数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:] data02 = data02[:, np.newaxis] data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:] data03 = data03[:, np.newaxis] data03 = data03 / 1e6 # 归一化到-1和1之间 data03 = (data03 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2) # 按行连接数组 arr = np.hstack((data01, data02, data03)) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6)) # 将每个二维数组转换成三维数组 output_arr_3d = [] for i in range(output_arr_reshaped.shape[0]): output_arr_3d.append(np.reshape(output_arr_reshaped[i], (32, 32, 6))) # 将每个三维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组 output_arr_6_32_32 = [] for i in range(len(output_arr_3d)): output_arr_6_32_32.append(np.transpose(output_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改 modified_output_arr = [] for i in range(len(output_arr_6_32_32)): output_arr_i = output_arr_6_32_32[i] output_arr_i = np.array(output_arr_i) output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) modified_output_arr.append(output_arr_i) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 output_arr01 = modified_output_arr[0] 帮我优化这段代码，使得这段代码功能完全不变的情况下更加精简，并帮我标好每一段的功能

以下是代码的优化和注释：

import h5py
import numpy as np
import torch

# 读取train.hdf5文件中的二维数组
with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f:
    # 读取三个二维数组
    data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:]
    data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:, np.newaxis]
    data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:, np.newaxis]

    # 归一化到-1和1之间
    data03 = (data03 / 1e6 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2)

    # 按行连接数组
    arr = np.hstack((data01, data02, data03))

    # 将每1024行提取出来作为一个二维数组
    output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6))

    # 将每个二维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组
    output_arr_6_32_32 = np.transpose(output_arr_reshaped.reshape((-1, 32, 32, 6)), (3, 1, 2))

    # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改
    modified_output_arr = [torch.from_numpy(output_arr_6_32_32[i]).float().unsqueeze(0) for i in range(len(output_arr_6_32_32))]

# 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组
output_arr01 = modified_output_arr[0]

注释中标注了每一段代码的功能。代码的优化主要包括：

1. 将读取的三个二维数组合并为一个二维数组时，直接使用 `np.hstack()` 函数即可，无需使用多行代码实现。
2. 将每个二维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组时，可以直接使用 `output_arr_reshaped.reshape((-1, 32, 32, 6))` 实现。同时，使用 `np.transpose()` 函数将通道维移动到第一维，代码更加简洁。
3. 在对每个5 * 32 * 32的数组进行修改时，可以使用列表推导式实现，代码更加简洁。同时，可以直接在一行代码中完成 `torch.from_numpy()` 和 `float()` 的转换。