def trim_with_mask(self, padding = 0): """ Trim the CT images with the mask. @padding (integer) A padding pixel size. The mask is expanded with the value and is used for trimming. """ self.checkMask() def getRange(ary, axis): v = np.max(ary, axis=tuple([i for i in range(3) if i != axis])) index = np.where(v) return (max(np.min(index)-padding, 0), min(np.max(index)+padding+1, ary.shape[axis])) r = [getRange(self.mask, axis = i) for i in range(3)] self.stack = self.stack[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] self.mask = self.mask[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] self.shape = self.stack.shape return请详细解释每一行代码的意思

这段代码是 Python 中的一个函数，以下是每一行代码的详细解释：

def trim_with_mask(self, padding = 0): # 定义函数名和参数
""" Trim the CT images with the mask.
@padding (integer) A padding pixel size. The mask is expanded with the value and is used for trimming.
""" # 函数的文档字符串（可以用 help() 查询该函数的文档）
self.checkMask() # 调用对象的 checkMask() 方法，确保 mask 参数已经赋值给 self.mask 属性
def getRange(ary, axis): # 定义 getRange() 函数
v = np.max(ary, axis=tuple([i for i in range(3) if i != axis]))
# 计算数组 ary 在除了 axis 维度之外的最大值，并赋值给 v
index = np.where(v) # 返回数组 v 中非零元素的下标，赋值给 index
return (max(np.min(index)-padding, 0), min(np.max(index)+padding+1, ary.shape[axis]))
# 计算需要截取的范围，并以元组的形式返回
r = [getRange(self.mask, axis = i) for i in range(3)] # 计算每个维度需要截取的范围，存储在 r 中
self.stack = self.stack[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]]
# 根据计算出的 x、y、z 范围，截取数组 self.stack，并重新赋值给 self.stack
self.mask = self.mask[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]]
# 根据计算出的 x、y、z 范围，截取数组 self.mask，并重新赋值给 self.mask
self.shape = self.stack.shape # 重新计算 stack 的 shape，并赋值给对象的 shape 属性
return # 返回空值，函数执行结束