请帮我用python写一个可以实现低通滤波器功能的代码，并且使用matplotlib库做滤波后的图线展示。

好的，以下是一个简单的低通滤波器的示例代码，使用了Python中的scipy库来实现滤波器功能，并使用matplotlib库绘制了滤波前后的图像。

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

# 生成一个带噪声的信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t) + np.sin(2 * np.pi * 30 * t) + 0.5 * np.random.randn(t.size)

# 设计一个低通滤波器
fs = 1000  # 采样频率
cutoff = 15  # 截止频率
nyquist_rate = fs / 2
normalized_cutoff = cutoff / nyquist_rate
b, a = signal.butter(4, normalized_cutoff, btype='lowpass')

# 使用滤波器过滤信号
filtered = signal.filtfilt(b, a, x, padtype=None)

# 绘制滤波前后的信号图像
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)
ax0.plot(t, x)
ax0.set_title('Original Signal')
ax1.plot(t, filtered, 'g')
ax1.set_title('Filtered Signal')
plt.show()

在这个示例代码中，我们首先生成了一个带噪声的信号，然后使用`signal.butter`函数设计了一个4阶低通滤波器，截止频率为15Hz。接着，我们使用`signal.filtfilt`函数对信号进行滤波处理，最后使用matplotlib库绘制了滤波前后的信号图像。