如何对一列数据做快速傅里叶变换并用matplotlib库画图

可以使用numpy库中的fft函数对数据进行快速傅里叶变换，然后使用matplotlib库中的plot函数画出变换后的图像。具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.rand(100)

# 对数据进行快速傅里叶变换
fft_result = np.fft.fft(data)

# 计算频率
freq = np.fft.fftfreq(len(data))

# 画出变换后的图像
plt.plot(freq, np.abs(fft_result))
plt.show()

这段代码会生成一组随机数据，对其进行快速傅里叶变换，并画出变换后的图像。其中，np.fft.fft函数用于进行快速傅里叶变换，np.fft.fftfreq函数用于计算频率。最后，使用plt.plot函数画出变换后的图像。

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可以使用NumPy和Matplotlib库来进行快速傅里叶变换并绘制频谱图。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成样本数据
t = np.linspace(0, 1, 1000)
y = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + np.sin(2 * np.pi * 120 * t)

# 进行快速傅里叶变换
Y = np.fft.fft(y)

# 计算频率
freq = np.fft.fftfreq(len(y), t[1] - t[0])

# 绘制频谱图
plt.plot(freq, np.abs(Y))
plt.xlabel('Frequency / Hz')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

这段代码生成了一个包含两个正弦波的样本数据，并对其进行了快速傅里叶变换。然后，使用 `np.fft.fftfreq` 函数计算频率，并用 `plt.plot` 函数绘制了频谱图。在这个图中，横坐标表示频率，纵坐标表示幅度。

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time_data = [0:0.01:10]; % 时间数据
displacement_data = sin(2*pi*2*time_data) + sin(2*pi*5*time_data); % 位移数据
fft_data = fft(displacement_data); % 快速傅里叶变换
freq_data = linspace(0, 1/(2*(time_data(2)-time_data(1))), length(time_data)/2+1); % 频率数据
amp_data = 2*abs(fft_data(1:length(freq_data)))/length(time_data); % 幅值数据
plot(freq_data, amp_data); % 绘制位移频谱图

注意，这里的时间数据和位移数据只是示例数据，实际使用时需要根据具体情况进行修改。