Python白噪聲生成是一種常見的模擬信號處理方法。白噪聲是一種具有平均功率密度（即每個單位頻率范圍內的功率均相等）且具有隨機性的信號。在Python中，白噪聲可以使用NumPy庫中的random模塊輕松生成。

import numpy as np
def generate_white_noise(length: int) ->np.ndarray:
"""生成指定長度的白噪聲信號"""
return np.random.normal(loc=0, scale=1, size=length)

在上面的代碼中，我們定義了一個generate_white_noise函數，它接受一個整數參數length并返回一個NumPy數組。該數組具有長度為length的隨機元素，這些元素由平均值為0、標準差為1的高斯分布生成。

為了可視化生成的白噪聲信號，我們可以使用Matplotlib庫中的plot函數。以下是一個簡單的示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
signal = generate_white_noise(1000)
plt.plot(signal)
plt.show()

在該示例中，我們使用generate_white_noise函數生成了1000個元素的白噪聲信號，并使用plot函數將信號繪制為圖形。最后，我們使用show函數顯示生成的圖形。

通過以上的代碼和說明，我們可以看出，在Python中生成白噪聲信號是一件非常簡單的事情。通過NumPy庫中的random模塊，我們可以輕松生成隨機的高斯分布數據。而使用Matplotlib庫中的plot函數則可以以圖形的形式展示白噪聲信號，方便我們進行信號處理或其他實驗。