详细解释一下这个代码 def error_in_sigfigs(approx, exact): approx_str = "{:.20f}".format(approx) exact_str = "{:.20f}".format(exact) approx_sigfigs = len(approx_str) - len(approx_str.rstrip("0")) exact_sigfigs = len(exact_str) - len(exact_str.rstrip("0")) return np.abs(approx_sigfigs - exact_sigfigs)

这个代码定义了一个名为 error_in_sigfigs 的函数，该函数用于计算一个数的有效数字位数与另一个数的有效数字位数之间的差值。具体来说，这个函数接收两个参数，分别是 approx 和 exact，分别表示近似值和精确值。

函数内部首先使用 format 函数将 approx 和 exact 转换为字符串，并且保留了 20 位小数。接着，通过 rstrip("0") 函数去掉字符串末尾的 0，从而得到 approx 和 exact 的有效数字位数（即数字的非 0 位数）。其中，len 函数用于计算字符串的长度，因此 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 分别表示 approx 和 exact 的有效数字位数。

最后，函数返回 approx_sigfigs 和 exact_sigfigs 的差值的绝对值，即两个数的有效数字位数之间的差值。其中，np.abs 函数用于计算绝对值。需要注意的是，这个函数需要导入 numpy 库才能使用。