jax.numpy.fft.ifft2#
- jax.numpy.fft.ifft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)[源代码][源代码]#
计算二维逆离散傅里叶变换。
JAX 实现的
numpy.fft.ifft2()
。- 参数:
- 返回:
包含沿给定
axes
对a
进行二维逆离散傅里叶变换的数组。- 返回类型:
参见
jax.numpy.fft.ifft()
: 计算一维逆离散傅里叶变换。jax.numpy.fft.ifftn()
: 计算多维逆离散傅里叶变换。jax.numpy.fft.fft2()
: 计算二维离散傅里叶变换。
示例
jnp.fft.ifft2
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.ifft2(x) Array([[[ 2.5+0.j, -1. +0.j], [-0.5+0.j, 0. +0.j]], [[ 6.5+0.j, -1. +0.j], [-0.5+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.ifft2(x, s=[2, 3]) Array([[[ 1.67+0.j , -0.08+1.01j, -0.08-1.01j], [-0.33+0.j , -0.08-0.14j, -0.08+0.14j]], [[ 4.33+0.j , 0.58+2.17j, 0.58-2.17j], [-0.33+0.j , -0.08-0.14j, -0.08+0.14j]]], 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.ifft2(x, s=[2, 3], axes=(0, 1)) Array([[[ 2.33+0.j , 3.67+0.j ], [ 0.33+1.15j, 0.67+1.73j], [ 0.33-1.15j, 0.67-1.73j]], [[-1.33+0.j , -1.33+0.j ], [-0.33-0.58j, -0.33-0.58j], [-0.33+0.58j, -0.33+0.58j]]], dtype=complex64)