给下面代码添加注释 ：

def greet(name):
    """
    一个简单的函数，用于向用户问候。
    参数：
        name：字符串，表示用户的名字。
    返回值：
        无返回值，只是输出问候语。
    """
    print(f"Hello, {name}!")

这段代码定义了一个函数 `greet`，它会向用户问候。具体来说：

- 函数的参数是 `name`，表示用户的名字。
- 函数没有返回值，只是输出问候语。
- 使用了 f-string 的语法，将变量 `name` 插入到问候语中间。
- 函数的注释使用了 docstring 的格式，对函数的功能、参数和返回值进行了说明。

相关问题

为以下MATLAB代码添加注释：

% 计算圆的周长和面积

% 定义圆的半径
radius = 5;

% 计算圆的周长
circumference = 2*pi*radius;

% 计算圆的面积
area = pi*radius^2;

% 显示圆的周长和面积
disp(['The circumference of the circle is ', num2str(circumference)]);
disp(['The area of the circle is ', num2str(area)]);

这段代码的主要目的是计算一个圆的周长和面积。下面是每行代码的注释：

% 计算圆的周长和面积

% 定义圆的半径
radius = 5;

% 计算圆的周长
circumference = 2*pi*radius;

% 计算圆的面积
area = pi*radius^2;

% 显示圆的周长和面积
disp(['The circumference of the circle is ', num2str(circumference)]);
disp(['The area of the circle is ', num2str(area)]);

第一行注释简要概括了代码的目的，第二行注释解释了变量 `radius` 的含义，第三行和第四行注释解释了如何计算圆的周长和面积，最后两行注释解释了如何将结果显示出来。这些注释可以让其他人更容易地理解代码的作用和实现方式。

请给我下面的代码添加注释

当然，下面是代码和注释：

# 导入所需的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 数据预处理
X = data.iloc[:, 0]  # 获取第一列数据作为X
Y = data.iloc[:, 1]  # 获取第二列数据作为Y
X = (X - X.mean()) / X.std()  # 特征缩放

# 定义线性回归函数
def linear_regression(X, Y):
    m = len(X)
    X = X.reshape((m, 1))
    Y = Y.reshape((m, 1))
    X = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))
    theta = np.zeros((2, 1))
    alpha = 0.01
    iterations = 1000
    for i in range(iterations):
        h = np.dot(X, theta)
        theta -= alpha * (1 / m) * np.dot(np.transpose(X), h - Y)
    return theta

# 运行线性回归函数
theta = linear_regression(X, Y)

# 根据预测模型绘制拟合直线
plt.scatter(X, Y, color="red")
plt.plot(X, np.dot(X.reshape((len(X), 1)), theta), color="blue")
plt.show()

注释已经添加在代码中，用于解释代码的不同部分的含义和功能。其中，代码主要实现了对数据的读取和预处理，以及使用梯度下降算法实现线性回归并绘制拟合直线。