python 画图emd

要使用Python进行绘图，你可以使用Matplotlib库。EMD（Empirical Mode Decomposition，经验模态分解）是一种信号处理方法，它可以将复杂的信号分解为多个本质模态函数（IMF）。以下是使用Matplotlib绘制EMD结果的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pyhht.emd import EMD

# 创建一个示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 10 * t)

# 使用EMD分解信号
emd = EMD()
IMFs = emd(signal)

# 绘制原始信号和分解后的IMFs
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, 1)
plt.plot(t, signal, label='Original Signal')
plt.legend()

for i, IMF in enumerate(IMFs):
    plt.subplot(len(IMFs) + 1, 1, i + 2)
    plt.plot(t, IMF, label='IMF {}'.format(i + 1))
    plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

这段代码首先创建了一个示例信号，然后使用EMD对其进行分解。最后，使用Matplotlib绘制了原始信号和分解后的每个IMF。你可以根据自己的需求修改示例信号和调整绘图参数。