numpy и .pit

t = np.linspace(0, 1, n, endpoint=True) 
х = np.sin(3 * np.pit) + np.sin(5 * np.pit)
 
#Выбираем: тип графика, штрих, заполнение
def plt_sel(s, *args, **kwargs): # конкретный, НЕ именованный , именованный параметр
    if s == 0:
        return plt.plot(*args)            #Аналоговый сигнал
    if s == 1:
        return plt.stem(*args, **kwargs)  #Дискретный сигнал
    if s == 2:
        return plt.step(*args)            #Квантованный сигнал
 
#Подпись подграфиков
t_titles = ['Аналоговый', 'Дискретный', 'Квантованный']
 
#Вывод графика
fig = plt.figure(figsize=(16, 4), dpi=80)
for i in range(3):
    plt.subplot(1, 3, i+1)
    plt.title(t_titles[i]) 
    plt_sel(i, t, x, use_line_collection=True)  #Функция вывода нужного графика
    plt.xlim([0, 1])
    plt.yticks(np.linspace(np.floor(np.min(x)), np.ceil(np.max(x)), 9)) #Для подписи Оy генерируем набор значений с нижней (floor)
    plt.grid(True)                                                      #Верхней границей
    
    #Задаем тип отображения (оси)
    ax = plt.gca()                
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
 
#Подстраиваем наши subplot под размеры plt.figure
plt.tight_layout()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
 
y = np.sin(3 * np.pi)
print(y)