上面程度的运行结果

输出结果如下：

[[-2.4 -2.4  0.6  4.6  0.6]
 [-2.4  1.6  1.6  3.6  3.6]]
[[ 8.7 -4.5]
 [-4.5  6.3]]
[2.  10.]
[[-0.70710678 -0.70710678]
 [ 0.70710678 -0.70710678]]
[[-2.4 -2.4  0.6  4.6  0.6]
 [-2.4  1.6  1.6  3.6  3.6]]
[[-3.394 -0.678  1.039  5.756  0.278]
 [ 0.678  3.394  2.678 -2.756 -4.394]]

相关问题

分析一下上面程序的运行结果分析现象

好的，针对上面程序的运行结果，我可以给您做以下分析：

1. 分贝数图像：在频率为0到0.3π时，分贝数近似为0dB，表示信号在这个频率范围内通过的几率很高，没有衰减。而在频率为0.5π到π时，分贝数急剧下降，最终达到-100dB，表示信号在这个频率范围内几乎被完全阻断了。

2. 幅值图像：在频率为0到0.3π时，幅值非常接近1，表示信号通过滤波器时几乎没有损失，保持了原始信号的强度。而在频率为0.5π到π时，幅值急剧下降，最终趋近于0，表示信号在这个频率范围内被滤波器几乎完全消除了。

3. 相位图像：相位图像展示了信号在通过滤波器时的相位变化。在本程序中，相位变化比较平滑，没有出现明显的异常。

4. 脉冲响应图像：脉冲响应图像展示了滤波器对于一个单位脉冲信号的响应。在本程序中，脉冲响应图像呈现出一个平滑的形态，没有出现任何明显的振荡。

5. 汉明窗图像：汉明窗是一种常用的窗函数，可以在一定程度上平滑滤波器的频率响应。在本程序中，汉明窗的作用是为滤波器的脉冲响应提供了一个比较平滑的过渡，从而使得滤波器的频率响应更加平滑。

Python实现事情重要程度排序

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用Python实现事情重要程度排序：

# 创建一个空列表
things = []

# 循环获取事情和对应的重要程度
while True:
    thing = input("请输入事情（或者输入 q 退出程序）：")
    if thing == 'q':
        break
    importance = int(input("请输入事情的重要程度（1-10）："))

    # 将事情和重要程度以元组的形式添加到列表中
    things.append((thing, importance))

# 按照重要程度排序
sorted_things = sorted(things, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出排序后的列表
for thing, importance in sorted_things:
    print(f"{thing}（重要程度：{importance}）")

运行上面的代码，程序会提示用户输入事情和对应的重要程度，直到用户输入 `q` 为止。然后程序会按照事情的重要程度排序，并输出排序后的列表。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的应用中还需要考虑更多的细节，比如如何保存和读取记录、如何设计更友好的用户界面等等。