使用python（matplotlib和numpy）实现快速傅里叶变换（FFT），并画出频谱图和相位图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   #显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False       #显示负号


Fs=1400;  #采样频率
Ts=1/Fs;  #采样区间
x=np.arange(0,1,Ts)  #时间向量，1400个

y=5*np.sin(2*np.pi*600*x)

N=1400
frq=np.arange(N)            #频率数1400个数
half_x=frq[range(int(N/2))]  #取一半区间

fft_y=np.fft.fft(y)

abs_y=np.abs(fft_y)                # 取复数的绝对值，即复数的模(双边频谱)
angle_y=180*np.angle(fft_y)/np.pi   #取复数的弧度,并换算成角度
gui_y=abs_y/N                       #归一化处理（双边频谱）                              
gui_half_y = gui_y[range(int(N/2))] #由于对称性，只取一半区间（单边频谱）

#画出原始波形的前50个点
plt.subplot(231)
plt.plot(frq[0:50],y[0:50])   
plt.title('原始波形')

#画出双边未求绝对值的振幅谱
plt.subplot(232)
plt.plot(frq,fft_y,'black')
plt.title('双边振幅谱(未求振幅绝对值)',fontsize=8,color='black') 

#画出双边求绝对值的振幅谱
plt.subplot(233)
plt.plot(frq,abs_y,'r')
plt.title('双边振幅谱(未归一化)',fontsize=8,color='red') 

#画出双边相位谱
plt.subplot(234)
plt.plot(frq[0:50],angle_y[0:50],'violet')
plt.title('双边相位谱(未归一化)',fontsize=8,color='violet')

 #画出双边振幅谱(归一化)
plt.subplot(235)
plt.plot(frq,gui_y,'g')
plt.title('双边振幅谱(归一化)',fontsize=8,color='green')

#画出单边振幅谱(归一化)
plt.subplot(236)
plt.plot(half_x,gui_half_y,'blue')
plt.title('单边振幅谱(归一化)',fontsize=8,color='blue')
plt.show()