如何使用Python进行时域分析？

# 1. 介绍时域分析

- 1.1 时域分析的概念及应用领域
- 1.2 时域分析与频域分析的区别和联系

# 2. Python基础知识回顾

- **2.1 Python在数据分析中的优势**
Python作为一种强大的编程语言，在数据分析领域有着诸多优势。首先，Python具有丰富的数据处理库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，这些库提供了丰富的数据结构和函数，便于进行数据处理和分析。其次，Python语法简洁清晰，易于上手，适合数据分析师快速实现复杂的数据分析任务。此外，Python社区庞大活跃，有大量的数据分析相关的教程、工具和库，方便开发者学习和使用。

- **2.2 Python基础数据处理工具介绍**
在数据处理方面，Python有一些基础的数据处理工具，如列表（List）、字典（Dictionary）、元组（Tuple）和集合（Set）。这些数据结构在数据处理过程中起着重要的作用。例如，列表可以存储一系列的数据，字典可以用于存储键-值对的数据，元组一旦创建便不可修改，集合用于存储无序不重复的元素。通过灵活运用这些数据结构，可以高效地处理和分析数据。

在Python中，我们可以通过以下代码简单演示这些基础数据处理工具的使用：

# 列表的创建与操作
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list)
# 输出：[1, 2, 3, 4, 5]

# 字典的创建与操作
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
print(my_dict['name'])
# 输出：Alice

# 元组的创建与操作
my_tuple = (1, 2, 3)
print(my_tuple)
# 输出：(1, 2, 3)

# 集合的创建与操作
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set)
# 输出：{1, 2, 3, 4, 5}

上述代码演示了Python中基础数据处理工具的创建和基本操作，这些工具