本质上这是问题所在：

$\hat{F}(\omega) = \int_0^{\infty} f(s)e^{-i\omega s}ds$

功能$f$通常是复值。我知道这看起来像傅立叶变换，但我不想那样看。所以在我的实现中$f(s)$和$\omega$将是代表真实函数或范围的采样值的 numpy 向量。出于我的目的，我想评估积分

omega = np.linspace(-30,30,0.1)

IE$-30\le\omega \le30$间距为$0.1$

有人可以为此建议一个python实现吗？我做了一些快速研究，一些消息来源建议使用“Gauss Laguerre”集成例程。我不知道为什么，但如果有人能激励我，我将不胜感激。