这个代码最好还能输出结果图

好的，下面是一个稍微修改后的代码，用于遥感影像时间序列的S-G滤波处理，并将处理后的数据可视化为折线图。需要注意的是，这个代码需要Matplotlib库来绘制图表。

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

# 读入遥感影像时间序列数据
data = np.loadtxt("time_series.txt")

# 定义S-G滤波器参数
window_size = 5
poly_order = 2

# 对数据进行S-G滤波处理
filtered_data = savgol_filter(data, window_size, poly_order)

# 绘制原始数据和处理后的数据的折线图
plt.plot(data, label="Raw data")
plt.plot(filtered_data, label="Filtered data")
plt.legend()
plt.show()

在这个代码中，我们使用了Matplotlib库来绘制折线图。首先，我们使用`np.loadtxt`函数读入遥感影像时间序列数据，这里假设数据已经存储在一个名为`time_series.txt`的文件中。然后，我们定义了S-G滤波器的参数，包括窗口大小和多项式阶数。接下来，我们使用`scipy.signal.savgol_filter`函数对数据进行S-G滤波处理，并将处理后的数据和原始数据一起绘制为折线图。

需要注意的是，这个代码中的绘图部分是可选的，如果你不需要绘图，可以直接把绘图代码注释掉。同时，也需要注意，S-G滤波器的效果受到参数的影响，需要根据实际情况进行调整。