Python畫頻率譜是很常見的需求。Python提供了幾個常用的庫，可以輕松地處理頻域信息。下面介紹一些常用的方法。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成信號及采樣頻率
Fs = 1000 # 采樣頻率
T = 1/Fs # 采樣周期
L = 1000 # 采樣點數
t = np.arange(L)*T # 時間序列
f1 = 50 # 信號頻率
f2 = 120 # 信號頻率
S = 0.7*np.sin(2*np.pi*f1*t) + np.sin(2*np.pi*f2*t) # 生成信號
# FFT計算
Y = np.fft.fft(S) # 傅里葉變換
P2 = np.abs(Y/L) # 取模
P1 = P2[range(int(L/2))] # 取一半
P1[1:-1] *= 2 # 單邊頻譜
# 畫圖
f = Fs*np.arange(int(L/2))/L # 頻率序列
plt.plot(f,P1)
plt.title('Frequency Spectrum')
plt.xlabel('Frequency [Hz]')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.show()

代碼中，我們生成了一個信號，包含兩個頻率成分。之后我們使用FFT計算信號的傅里葉變換，得到頻譜信息。最后使用Matplotlib庫畫出頻率譜圖。

使用Python畫頻率譜很方便，只需要掌握幾個基本的庫函數即可。值得一提的是，在涉及到傅里葉變換時，我們需要特別注意信號的采樣頻率和采樣點數，這會影響最終得到的頻率分辨率。