用中文给下面python代码进行逐条注释

# -*- coding: utf-8 -*-
# 上面这行代码指定了文件编码格式为 utf-8

import random

# 导入 random 模块，用于生成随机数

num = random.randint(1, 100)

# 生成一个 1 到 100 之间的随机整数，赋值给变量 num

while True:
    guess = int(input("请输入一个 1 到 100 之间的整数："))

    # 通过 input 函数获取用户输入的整数，将其转换为 int 类型，赋值给变量 guess

    if guess == num:
        print("恭喜你，猜对了！")
        break

    # 如果用户猜对了，输出提示信息，跳出循环

    elif guess < num:
        print("猜的有点小，再试试吧！")

    # 如果用户猜的数比随机数小，输出提示信息

    else:
        print("猜的有点大，再试试吧！")

    # 如果用户猜的数比随机数大，输出提示信息

print("游戏结束！")

# 程序执行到这里时，说明用户已经猜对了，输出游戏结束的提示信息

相关问题

帮我给Python代码写个注释

当然，我可以为您提供帮助。请您提供您需要我给哪段 Python 代码写注释。

注：在交互模式下，您可以直接输入 Python 代码并以回车键结束。例如，您可以输入以下代码：

print("Hello, World!") # 输出"Hello, World!"

我将在该代码上添加一条注释。

重构图像奇异值分解python代码加中文注释

以下是重构图像奇异值分解的Python代码，附有中文注释：

import numpy as np
import cv2

# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图像进行SVD分解
U, S, V = np.linalg.svd(img)

# 设置保留的奇异值数量
k = 50

# 将余下的奇异值置为0
S[k:] = 0

# 重构图像
reconstructed_img = np.dot(U[:, :k], np.dot(np.diag(S[:k]), V[:k, :]))

# 将像素值缩放到0-255范围内
reconstructed_img = 255.0 / reconstructed_img.max() * reconstructed_img
reconstructed_img = np.uint8(reconstructed_img)

# 显示重构后的图像
cv2.imshow('Reconstructed Image', reconstructed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码中，首先使用cv2库读取输入图像，然后使用numpy库中的linalg.svd函数进行SVD分解。接着，设置要保留的奇异值数量k，并将余下的奇异值置为0，得到一个新的奇异值矩阵。然后，将三个矩阵相乘，得到一个新的压缩后的图像矩阵，并将像素值缩放到0-255范围内。最后，使用cv2库显示重构后的图像。

需要注意的是，以上代码仅针对灰度图像进行SVD分解和重构。如果要处理彩色图像，需要先将其转换为灰度图像，并对每个通道分别进行SVD分解和重构。另外，代码中的k值需要根据具体情况进行调整，以达到最佳的压缩和重构效果。