Python 是一種非常強大的編程語言，常常被用來科學計算以及數據處理。Python 中有豐富的庫可以用來處理數據，其中之一是 NumPy 庫。通過 NumPy，我們可以輕松地將空域信號轉換為其相應的頻率域表示。

空域和頻率域是處理信號時非常重要的兩個概念。

空域信號是在時間上的函數，通常以f(t)或x(t)表示。這意味著我們可以在時域中觀察信號。例如，當我們想要畫出聲音波形圖時，我們需要將其表示為空域信號。

頻率域信號表示信號在頻率上的函數，通常以F(ω)或X(ω)表示。這意味著我們可以在頻率域中觀察信號。例如，當我們想要了解信號的頻率分布情況時，我們需要將其表示為頻率域信號。

# 使用 NumPy 將空域信號轉換為頻率域信號
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 創建一個空域信號 x(t)
t = np.arange(0, 1, 0.001)
x = 5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + 2 * np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
# 使用快速傅里葉變換將 x(t) 轉換為 X(ω)
X = np.fft.fft(x)
# 計算頻率軸
freqs = np.fft.fftfreq(len(x))
# 繪制頻域信號
plt.plot(freqs, np.abs(X))
plt.show()

在以上代碼中，我們使用了 np.fft.fft 函數將空域信號 x(t) 轉換為頻率域信號 X(ω)。使用 np.fft.fftfreq 函數，我們可以計算出 X(ω) 對應的頻率軸。繪制頻域信號時，我們通常會以頻率（Hz）為 x 軸，以信號幅度為 y 軸。

通過以上代碼和文字介紹，我們可以看到，Python 和 NumPy 使得將空域信號轉換為相應的頻率域表示變得非常容易。