Пояснения по коду

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as ml
import numpy as np
 
# Задачаем начальные приближения
epsilon = np.e ** (0.5)
hmin = epsilon
 
# Метод трапеций
def integrate_with_trapeze(func, min_lim, max_lim, step, n):
    integral = 0
    for x in ml.frange(min_lim, max_lim-step, step):
        integral+=step*(func(x) + func(x - step)) / 2
    return integral
 
 
print("Введите пределы интегрирования:")
min_lim = float(input())
max_lim = float(input())
 
if min_lim > max_lim:
    min_lim, max_lim = max_lim, min_lim
 
print("Введите мелкость разбиение N:")
n = int(input())
 
h = (max_lim - min_lim) / n
sn = 1
s2n = 0
 
# Правило Рунге
while abs(sn-s2n) > epsilon:
    sn = integrate_with_trapeze(lambda x: np.log(x), min_lim, max_lim, h, n)
    s2n = integrate_with_trapeze(lambda x: np.log(x), min_lim, max_lim, h / 2, n)
    h = h / 2
    if h < hmin:
        break
    
if h <= hmin:
    print("-")
    print(sn)
    
else:
    print(sn)
    
 
# Для функции
x_for_f = np.linspace(min_lim, max_lim, 100)
y_for_f = np.array([np.log(x_for_f[i]) for i in range(len(x_for_f))],dtype = float)
plt.plot(x_for_f, y_for_f,'o', x_for_f, y_for_f)
 
# Для трапеций
plt.bar(x_for_f, y_for_f, width = 0, color = 'red')
y_for_trapeze = np.array([np.log(x_for_f[i])-0.01 for i in range(len(x_for_f))],dtype = float)
plt.plot(x_for_f, y_for_trapeze, color = 'black')
 
# Рисуем
plt.grid(True)
plt.title(r'$TrapezeIntegration$')
plt.show()