dask.array.fft.fft2
dask.array.fft.fft2¶
- dask.array.fft.fft2(a, s=None, axes=None, norm=None)¶
numpy.fft.fft2 的封装
应用FFT的轴必须只有一个块。要更改数组的块化，请使用 dask.Array.rechunk。
以下是 numpy.fft.fft2 的文档字符串：
计算二维离散傅里叶变换。
此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算 M 维数组中任意轴上的 n 维离散傅里叶变换。默认情况下，变换是在输入数组的最后两个轴上计算的，即二维 FFT。
- 参数
- aarray_like
输入数组，可以是复数
- s整数序列，可选
输出形状（每个变换轴的长度）（
s[0]指轴 0，s[1]指轴 1，等等）。这对应于fft(x, n)中的n。沿着每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入被裁剪。如果它更大，输入用零填充。在 2.0 版更改: 如果它是
-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。如果未给出 s，则使用沿 axes 指定的轴的输入形状。
2.0 版后已移除: 如果 s 不是
None，那么 axes 也必须不是None。2.0 版后已移除: s 必须只包含
int类型，不能包含None值。None值目前意味着在相应的 1-D 变换中使用n的默认值，但这种行为已被弃用。- 轴整数序列，可选
要计算FFT的轴。如果没有给出，则使用最后两个轴。axes 中的重复索引意味着在该轴上执行多次变换。一个单元素序列意味着执行一维FFT。默认值：
(-2, -1)。2.0 版后已移除: 如果指定了 s，则相应的 axes 必须不为
None。- 规范{“backward”, “ortho”, “forward”}，可选
1.10.0 新版功能.
归一化模式（参见 numpy.fft）。默认是“backward”。指示正向/反向变换对中哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子。
1.20.0 新版功能: 添加了“backward”、“forward”值。
- 出complex ndarray, 可选
如果提供，结果将被放置在这个数组中。它应该具有适合所有轴的适当形状和数据类型（因此只有最后一个轴可以具有与该轴形状不等的
s）。2.0.0 新版功能.
- 返回
- 出复杂 ndarray
被截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴进行变换，如果未给出 axes，则沿最后两个轴进行变换。
- Raises
- ValueError
如果 s 和 axes 的长度不同，或者未给出 axes 且
len(s) != 2。- 索引错误
如果 axes 中的元素大于 a 的轴数。
参见
注释
fft2 只是 fftn 在 axes 上使用了不同的默认值。
输出结果与 fft 类似，在变换轴的低阶角包含零频率项，在这些轴的前半部分包含正频率项，在轴的中间包含奈奎斯特频率项，在轴的后半部分按负频率递减顺序包含负频率项。
详情和绘图示例请参见 fftn ，定义和约定请参见 numpy.fft 。
示例
>>> import numpy as np >>> a = np.mgrid[:5, :5][0] >>> np.fft.fft2(a) array([[ 50. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j , # may vary 0. +0.j , 0. +0.j ], [-12.5+17.20477401j, 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j ], [-12.5 +4.0614962j , 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j ], [-12.5 -4.0614962j , 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j ], [-12.5-17.20477401j, 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j , 0. +0.j ]])