使用Scipy库的signal模块中的butter函数可以实现Butterworth滤波器的设计。下面是一个示例代码，用于设计一种带通Butterworth滤波器。

import numpy as np
from scipy import signal

# 设计Butterworth滤波器
def butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    low = lowcut / nyq
    high = highcut / nyq
    b, a = signal.butter(order, [low, high], btype='band')
    return b, a

# 使用Butterworth滤波器滤波信号
def butter_bandpass_filter(data, lowcut, highcut, fs, order=5):
    b, a = butter_bandpass(lowcut, highcut, fs, order=order)
    y = signal.filtfilt(b, a, data)
    return y

在这个示例代码中，函数butter_bandpass定义了五个参数：低通截止频率lowcut、高通截止频率highcut、采样频率fs、滤波器阶数order。在函数中，通过input使用的fs计算了纳奎斯特频率nyq，然后使用signal.butter函数计算了Butterworth滤波器的传递函数系数b和a。

函数butter_bandpass_filter使用butter_bandpass函数计算滤波器系数，然后使用signal.filtfilt函数对输入信号data进行滤波。

这样，就可以使用这个示例代码来实现带通Butterworth滤波器的设计和信号滤波。

示例：

# 生成示例信号
t = np.linspace(0, 1, 1000, False)  # 1秒内的采样数为1000
sig =