a=HBF_42.Givens(Tm,Tn,xbest) a1=a.analog_T() b1=a.digital_T() c1=a.hbf_T() (amp,phase)=a.amp_phase() pattern=a.givens_pattern() plt.plot() print(xbest) print('Amp=',amp) print('Phase=',phase) print('Amp*Amp',amp*amp) print('costfunc=',a.costfunc1()) print(b1) print('TT_analog=',a.analog_T()) print('digital=',a.digital_T())没显示图像

根据你提供的代码，需要在 `plt.plot()` 中添加具体数据才能显示图像。你可以在 `plt.plot()` 中添加以下参数：

- `x`：横坐标数据
- `y`：纵坐标数据
- `marker`：点的形状
- `linestyle`：线的样式

例如：

plt.plot(xbest, amp, marker='o', linestyle='--')

此外，还需要添加 `plt.show()` 才能将图像显示出来。完整代码应该是这样的：

a=HBF_42.Givens(Tm,Tn,xbest) 
a1=a.analog_T() 
b1=a.digital_T() 
c1=a.hbf_T() 
(amp,phase)=a.amp_phase() 
pattern=a.givens_pattern()  
plt.plot(xbest, amp, marker='o', linestyle='--')
plt.show()
print(xbest)        
print('Amp=',amp) 
print('Phase=',phase) 
print('Amp*Amp',amp*amp) 
print('costfunc=',a.costfunc1()) 
print(b1)  
print('TT_analog=',a.analog_T()) 
print('digital=',a.digital_T())

如果还有问题，请提供更多代码和错误信息。

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a=HBF_42.Givens(Tm,Tn,xbest) a1=a.analog_T() b1=a.digital_T() c1=a.hbf_T() (amp,phase)=a.amp_phase() pattern=a.givens_pattern() plt.show() print(xbest) print('Amp=',amp) print('Phase=',phase) print('Amp*Amp',amp*amp) print('costfunc=',a.costfunc1()) print(b1) print('TT_analog=',a.analog_T()) print('digital=',a.digital_T())如何显示图像

在这段代码中，似乎没有明确显示图像的语句。如果 `plt.show()` 后面没有其他语句，那么可能是因为缺少绘图语句，或者绘图语句出现了错误。

如果是缺少绘图语句，可以尝试添加一些绘图语句，例如使用 Matplotlib 库中的 `plot` 函数绘制一些数据，并在最后调用 `plt.show()` 函数。

如果是绘图语句出现了错误，可以检查错误提示，找出问题所在，并进行修正。常见的问题可能包括传入的数据格式不正确、绘图参数设置错误等等。

class Givens(): def __init__(self,Tm,Tn,X): self.Tm=Tm self.Tn=Tn self.X1=X[0:10] self.X2=X[10:16] def hbf_T(self): Tm = self.Tm Tn = self.Tn a_b = np.random.uniform(0, 1, (Tm, Tn, 4)) c = a_b[:, :, 0]**2 + a_b[:, :, 1]**2 mask = c < 1 TT = np.zeros((Tm, Tn), dtype=complex) # 初始化 TT det_TT = 1 while det_TT != 0: for i in range(Tn): X1 = np.zeros(Tm, dtype=complex) X1[mask[:, i]] = a_b[:, i, 0][mask[:, i]] + 1j*a_b[:, i, 1][mask[:, i]] TT[:, i] = X1 det_TT = np.linalg.det(np.dot(np.transpose(TT), TT)) return TT

这段代码实现了一个 Givens 变换（Givens rotation）。Givens 变换是一种矩阵旋转，可以将一个矩阵的某两行或某两列通过正交变换旋转到一个新的位置，从而得到一个更简单的矩阵。这段代码中，Givens 变换作用于一个复矩阵，其中 X1 和 X2 是矩阵 X 的前 10 行和后 6 行，Tm 和 Tn 是 Givens 变换的参数。具体地，代码中通过随机生成一个 a_b 矩阵，然后选择其中符合条件的部分进行 Givens 变换，直到得到满足条件的 TT 矩阵。最后返回 TT 矩阵。