请注释下列代码

# 导入模块
import numpy as np

# 定义一个函数
def sigmoid(x):
    """
    计算sigmoid函数的值

    参数：
    x -- 一个标量或Numpy数组

    返回：
    s -- sigmoid(x)
    """
    s = 1 / (1 + np.exp(-x))
    return s

# 测试函数
print("sigmoid(0) = " + str(sigmoid(0))) # sigmoid(0) = 0.5
print("sigmoid(9.2) = " + str(sigmoid(9.2))) # sigmoid(9.2) = 0.9998989708060922

这段代码定义了一个sigmoid函数，该函数可以计算给定输入值x的sigmoid函数值。sigmoid函数是一种常用的非线性函数，它可以将任意实数值映射到区间(0, 1)之间。该函数的公式为：$sigmoid(x) = \frac{1}{1+e^{-x}}$。该函数在机器学习中经常用于神经网络中的激活函数。测试代码展示了两个例子，分别计算了sigmoid(0)和sigmoid(9.2)的值。