使用NumPy的快速傅里叶变换：为什么看起来像这样？

Question

据我所知，快速傅里叶变换是离散傅里叶变换计算的快速方法。

我一直在玩NumPy数学库，这段代码的绘图也一样：

import numpy as np
from numpy.fft import fft, fftfreq
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(0, 10, step=0.001)
signal = np.sin(t) + np.sin(10*t)
sp = fft(signal)
freq = fftfreq(signal.size, d=0.001)
plt.plot(freq, sp)
plt.show()

在我看来，那一定是d（x-1）+d（x-10）。。。//d是delta函数

（据我所知，离散傅里叶变换必须看起来像简单的傅里叶变换，但有倾斜的边缘）

但它不是。它看起来像“d（x-0.1）+d（x-1.5）……”我想知道为什么。fftfreq有问题吗？