我有一列具有周期性的数字，用python进行高通滤波

你可以使用SciPy库中的signal模块来进行高通滤波。高通滤波可以去除低频信号，使得周期性信号更加突出。具体步骤如下：

1. 导入所需库：

import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

2. 生成带有周期性的曲线数据，例如：

x = np.linspace(0, 10 * np.pi, 500)
y = np.sin(x) + 0.3 * np.sin(10 * x) + 0.2 * np.sin(20 * x) + 0.1 * np.random.randn(x.size)

3. 定义高通滤波器的截止频率，例如：

cutoff_freq = 0.1

4. 设计高通滤波器：

b, a = signal.butter(2, cutoff_freq, 'high')

其中，'high'代表高通滤波器。

5. 对y进行滤波：

y_filtered = signal.filtfilt(b, a, y)

6. 绘制原始数据和滤波后的数据的图像进行对比：

plt.plot(x, y, label='Original')
plt.plot(x, y_filtered, label='Filtered')
plt.legend()
plt.show()

这样就可以快速进行高通滤波了。你可以调整截止频率来控制滤波的效果。