请求解释Jupyter Notebook中导入.RAW图像数据的代码及最后一行逻辑

先看你用到的完整代码：

# Read input RAW file
raw_file = np.fromfile('Sandstones/'+name+'_2d25um_binary.raw', dtype=np.uint8)
im = (raw_file.reshape(1000,1000,1000))
im = im==0;

逐行拆解：

• 第一行是注释，仅说明后续代码的作用，无实际执行逻辑。
• 第二行raw_file = np.fromfile(...)：
  用numpy的fromfile函数直接读取RAW文件的二进制数据。RAW文件是无格式的纯像素数据，不含图像尺寸、格式头等额外信息，所以必须指定每个像素的数据类型——dtype=np.uint8表示每个像素用8位无符号整数存储，对应0到255的数值，正好匹配你的二进制图像（只有0和非0两种值）。
• 第三行im = raw_file.reshape(1000,1000,1000)：
  刚读取的raw_file是一维数组（所有像素排成一条线），这行将其重塑为三维数组，尺寸为1000×1000×1000——对应你的3D砂岩图像，三个维度分别代表长、宽、高方向的像素数。由于RAW文件不存储尺寸信息，所以必须手动填入正确的三维大小。
• 第四行im = im==0：
  这是布尔值转换操作：遍历数组中的每一个像素值，判断其是否等于0。如果是0，就将该位置替换为True；如果不是0，则替换为False。处理后数组变为布尔类型——在你的二进制砂岩图像中，0通常代表孔隙区域，非0代表砂岩骨架，转成布尔数组后，后续统计孔隙体积、做形态学分析会更便捷。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jahanzeb Tariq