bonjour, quelqu'un peut m'expliquer ce code?

#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
    
def Biohash(B, M):
  M[:,0] /= np.linalg.norm (M[:,0], 2)
  for i in range (1, nb_col):
    for j in range (0, i): M[:,i] -= M[:,i].dot (M[:,j]) * M[:,j]
    M[:,i] /= np.linalg.norm(M[:,i], 2) # fin de Gram-Schmidt
  return np.ndarray.astype (np.sign (np.matmul (B,M)) + 1, int) >> 1


if __name__ == "__main__":
  min_M = 0 # Les éléments de M sont générés entre min_M et max_M
  max_M = 128
  min_B = 0  # Les éléments de la donnée B sont générés entre min_B et max_B
  max_B = 128
  nb_lin = 256 # nb de lignes de M = taille de la donnée biométrique B
  nb_col = 128 # nb de colonnes de M = taille du biohash H

  M = np.random.uniform (min_M, max_M, (nb_lin, nb_col)) 
  B = np.random.randn(1, nb_lin) 
  H = Biohash (B,M).reshape (nb_col)

oui j'ai proposé un mécanisme combinant biohashing et fuzzy commitment pour sécuriser le stockage des modèles biométriques, c'est ce que je veux simuler sur python pour visualiser les taux d'erreurs .