在此基础上加入绘制S参数图像的代码

好的，可以参考以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def s_parameter_plot(S):
    """
    绘制S参数图像
    """
    # 获取S参数矩阵的大小
    size = S.shape[0]

    # 创建绘制图像的窗口
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

    # 设置画布的背景颜色为白色
    fig.patch.set_facecolor('white')

    # 绘制S11图像
    ax.plot(np.abs(S[0, 0, :]), label='S11')
    ax.plot(np.angle(S[0, 0, :]), label='S11')

    # 绘制S12图像
    ax.plot(np.abs(S[0, 1, :]), label='S12')
    ax.plot(np.angle(S[0, 1, :]), label='S12')

    # 绘制S21图像
    ax.plot(np.abs(S[1, 0, :]), label='S21')
    ax.plot(np.angle(S[1, 0, :]), label='S21')

    # 绘制S22图像
    ax.plot(np.abs(S[1, 1, :]), label='S22')
    ax.plot(np.angle(S[1, 1, :]), label='S22')

    # 设置图像的标题和标签
    ax.set_title('S Parameters')
    ax.set_xlabel('Frequency (Hz)')
    ax.set_ylabel('Magnitude / Phase (degrees)')
    ax.legend()

    # 显示图像
    plt.show()

这个函数接收一个S参数矩阵作为输入，并在一个窗口上绘制S11、S12、S21和S22的幅度和相位图像。可以通过以下方式使用：

# 创建一个2x2的S参数矩阵
S = np.random.randn(2, 2, 100)

# 绘制S参数图像
s_parameter_plot(S)

这将绘制一个包含S11、S12、S21和S22的幅度和相位图像的窗口。