import numpy as np import pandas as pd from vmdpy import VMD data = pd.read_csv('E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海相关数据\\上海高频重构.csv') signal = data.iloc[:,0].values modes, spectrum =VMD(signal) for i, mode in enumerate(modes): # 处理每个模态，如保存到文件、绘图等 plot.show() 解决VMD() missing 6 required positional arguments: 'alpha', 'tau', 'K', 'DC', 'init', and 'tol'，并且画图

抱歉，我之前的回答有误。VMDpy库中的VMD函数需要提供6个必需的参数。以下是使用VMDpy库进行VMD分解和绘图的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from vmdpy import VMD

data = pd.read_csv('E:\\a科研\\算法实现\\CEEMD算法实现\\上海相关数据\\上海高频重构.csv')
signal = data.iloc[:, 0].values

vmd = VMD(alpha=2000, tau=0.1, K=3, DC=1, init=1, tol=1e-7)  # 根据需要设置参数

modes = vmd.vmd(signal)

plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(signal)
plt.title('Original Signal')

plt.subplot(2, 1, 2)
for i, mode in enumerate(modes):
    plt.plot(mode, label='Mode {}'.format(i+1))
plt.title('VMD Modes')

plt.legend()
plt.show()

请确保已经安装了vmdpy库和matplotlib库。上述代码会将原始信号绘制在第一个子图中，并在第二个子图中绘制VMD分解得到的模态。

希望这能帮到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。