在Python中，使用numpy库进行傅里叶变换非常简单
import numpy as np
# 创建一个简单的信号
time = np.linspace(0, 1, 1000)
signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * time)
# 对信号进行傅里叶变换
fourier_transform = np.fft.fft(signal)
# 计算频率轴
freqs = np.fft.fftfreq(len(signal), d=1/len(signal))
# 输出结果
print("Fourier Transform:", fourier_transform)
print("Frequency Axis:", freqs)
在这个例子中，我们首先导入了numpy库并创建了一个简单的正弦波信号。然后，我们使用np.fft.fft()函数对信号进行傅里叶变换。最后，我们计算了频率轴并使用print()函数输出了结果。
注意：np.fft.fft()函数返回的结果是一个复数数组，它包含了信号的实部和虚部。如果你只关心实部，可以使用np.real()函数提取出来。同样，如果你只关心虚部，可以使用np.imag()函数提取出来。
