jax.numpy.fft.fft2

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jax.numpy.fft.fft2#

jax.numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)[源代码][源代码]#

沿着给定的轴计算二维离散傅里叶变换。

JAX 实现的 numpy.fft.fft2()。

参数:

  • a (ArrayLike) – 输入数组。必须满足 a.ndim >= 2。

  • s (Shape | None) – 可选的长度为2的整数序列。指定输出在每个指定轴上的大小。如果未指定，它将默认为 a 在指定 axes 上的大小。

  • axes (Sequence[int]) – 可选的长度为2的整数序列，默认值为(-2,-1)。指定沿哪些轴计算变换。

  • norm (str | None) – string, 默认值=”backward”。归一化模式。支持 “backward”、”ortho” 和 “forward”。

返回:

包含沿给定 axes 对 a 进行二维离散傅里叶变换的数组。

返回类型:

Array

参见

示例

jnp.fft.fft2 默认沿最后两个轴计算变换。

>>> x = jnp.array([[[1, 3],
...                 [2, 4]],
...                [[5, 7],
...                 [6, 8]]])
>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.fft2(x)
Array([[[10.+0.j, -4.+0.j],
        [-2.+0.j,  0.+0.j]],

       [[26.+0.j, -4.+0.j],
        [-2.+0.j,  0.+0.j]]], dtype=complex64)

当 s=[2, 3] 时，沿 axes (-2, -1) 的变换维度将为 (2, 3)，而沿其他轴的维度将与输入的维度相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.fft2(x, s=[2, 3])
Array([[[10.  +0.j  , -0.5 -6.06j, -0.5 +6.06j],
        [-2.  +0.j  , -0.5 +0.87j, -0.5 -0.87j]],

       [[26.  +0.j  ,  3.5-12.99j,  3.5+12.99j],
        [-2.  +0.j  , -0.5 +0.87j, -0.5 -0.87j]]], dtype=complex64)

当 s=[2, 3] 且 axes=(0, 1) 时，沿 axes (0, 1) 的变换形状将为 (2, 3)，而沿其他轴的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.fft2(x, s=[2, 3], axes=(0, 1))
Array([[[14. +0.j  , 22. +0.j  ],
        [ 2. -6.93j,  4.-10.39j],
        [ 2. +6.93j,  4.+10.39j]],

       [[-8. +0.j  , -8. +0.j  ],
        [-2. +3.46j, -2. +3.46j],
        [-2. -3.46j, -2. -3.46j]]], dtype=complex64)

jnp.fft.ifft2 可以用来从 jnp.fft.fft2 的结果中重建 x。

>>> x_fft2 = jnp.fft.fft2(x)
>>> jnp.allclose(x, jnp.fft.ifft2(x_fft2))
Array(True, dtype=bool)
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