用python写一段卷积神经网络代码，要求体现算法公式，每一步都要得一个结果图，输入是正弦函数信号的值

好的，我可以帮你写一段卷积神经网络的代码。首先，我们需要导入必要的库和模块：

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

接下来，我们需要生成一个正弦函数信号：

t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False)
x = np.sin(2 * t)

然后，我们需要定义一些卷积核：

kernel1 = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
kernel2 = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]])

接下来，我们将信号和卷积核进行卷积：

result1 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel1, mode='same')
result2 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel2, mode='same')

最后，我们可以将结果可视化：

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8))

axs[0].plot(t, x)
axs[0].set_title('Original signal')

axs[1].imshow(kernel1)
axs[1].set_title('Kernel 1')

axs[2].imshow(kernel2)
axs[2].set_title('Kernel 2')

fig.tight_layout()

fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8))

axs[0].plot(t, x)
axs[0].set_title('Original signal')

axs[1].plot(t, result1.flatten())
axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1')

axs[2].plot(t, result2.flatten())
axs[2].set_title('Result of convolution with kernel 2')

fig.tight_layout()

plt.show()

这段代码将生成两个图形窗口，第一个窗口将显示原始信号和卷积核，第二个窗口将显示卷积后的结果。你可以使用这个代码作为模板，根据自己的需要修改。