本文系统梳理了在 Python 中进行连续信号时域运算的理论基础与实现方法，指出连续信号在计算机中必须通过高密度采样进行数值逼近。文章从加法、乘法、时间平移、时间缩放，到微分、积分与连续时间卷积，详细分析了各类时域运算的数学含义、实现逻辑与误差来源，并结合工程应用场景讨论了采样策略的重要性。整体强调，只有在理解连续模型与数值近似关系的前提下，Python 的连续信号时域运算结果才能具有可靠性与工程价值。