编写一个函数，从给定的文件中读取读数。 之后，实现不使用循环（for，while， usw）和反变换的傅里叶变换算法。 适当地显示振幅谱。

好的，我来解答你的问题。

首先，这里给出一个 Python 读取文件的例子：

def read_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as f:
        data = f.read()
    return data

这个函数可以读取一个文件，并将文件内容作为字符串返回。

接下来是傅里叶变换的实现。我们可以使用 numpy 库中的 fft 函数来进行傅里叶变换。具体实现如下：

import numpy as np

def fft(data):
    n = len(data)
    x = np.arange(n)
    k = x[:, None]
    M = np.exp(-2j * np.pi * k * x / n)
    return np.dot(M, data)

这个函数接受一个一维数组作为输入，返回傅里叶变换后的结果。

最后是振幅谱的显示。我们可以使用 matplotlib 库中的 plot 函数来绘制振幅谱。具体实现如下：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_spectrum(data):
    spectrum = np.abs(fft(data))
    plt.plot(spectrum)
    plt.show()

这个函数接受一个一维数组作为输入，绘制出对应的振幅谱。

最后，我们可以将这三个函数组合起来，实现从文件中读取数据并绘制振幅谱的功能：

def read_and_plot(file_path):
    data = np.fromstring(read_file(file_path), sep=' ')
    plot_spectrum(data)

这个函数接受一个文件路径作为输入，读取文件中的数据并绘制对应的振幅谱。

需要注意的是，这里的傅里叶变换算法并没有使用循环，而是使用了 numpy 库中的矩阵乘法来计算。同时，这里也没有使用反变换，仅仅实现了傅里叶变换。