请用python生成FFT算法代码

以下是使用Python实现快速傅里叶变换（FFT）算法的示例代码：

import numpy as np

def fft(x):
    """快速傅里叶变换算法"""
    N = len(x)

    if N <= 1:
        return x

    even = fft(x[0::2])
    odd = fft(x[1::2])

    T = [np.exp(-2j * np.pi * k / N) * odd[k] for k in range(N//2)]
    
    return [even[k] + T[k] for k in range(N//2)] + [even[k] - T[k] for k in range(N//2)]

# 示例使用
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
X = fft(x)
print(X)

这段代码实现了一个简单的FFT函数，它接受一个长度为2的幂次方的输入列表x，并返回其傅里叶变换的结果。在示例中，输入列表为[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]，输出结果为[28+0j, -4+9.65685425j, -4+4j, -4+1.65685425j, -4+0j, -4-1.65685425j, -4-4j, -4-9.65685425j]。

请注意，这个实现是一个简化版的FFT算法，仅用于示例目的。在实际使用中，建议使用已经存在的优化库或模块，如NumPy中的`numpy.fft.fft`函数，以获得更高效和准确的FFT计算。