在計算機編程中，控制論是一個重要的概念。Python 作為一種廣泛使用的編程語言，也有許多方便使用的控制論庫，例如 SciPy 中的 signal 模塊。

# 導入必要的庫
import numpy as np
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
# 設定信號
N = 1000
t = np.linspace(0, 1, N, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
# 設定濾波器
b, a = signal.butter(4, 0.1, 'lowpass')
# 進行濾波
y = signal.filtfilt(b, a, x)
# 展示結果
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
ax1.plot(t, x)
ax1.set_title('Original signal')
ax1.axis([0, 1, -2, 2])
ax2.plot(t, y)
ax2.set_title('Filtered signal')
ax2.axis([0, 1, -2, 2])
plt.tight_layout()
plt.show()

上面的代碼演示了一個低通濾波的例子。首先設定了一個包含兩個正弦波的信號。然后使用signal.butter函數生成了一個四階低通濾波器。最后使用signal.filtfilt函數對信號進行濾波，得到了濾波后的信號。最后使用 Matplotlib 來展示原始信號和濾波后的結果。

通過 Python 提供的控制論庫，我們可以輕松實現許多控制論的應用，例如濾波、自適應控制、PID 控制等等，為計算機控制領域的研究者和開發者提供了強大的工具。