jax.numpy.fft.irfftn

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jax.numpy.fft.irfftn#

jax.numpy.fft.irfftn(a, s=None, axes=None, norm=None)[源代码][源代码]#

计算实数值多维逆离散傅里叶变换。

JAX 实现的 numpy.fft.irfftn()。

参数:

  • a (ArrayLike) – 输入数组。

  • s (Shape | None) – 可选的整数序列。指定每个指定轴上的输出大小。如果未指定，沿轴 axes[-1] 的输出维度为 2*(m-1)，其中 m 是沿轴 axes[-1] 的输入大小，其他轴的维度将与输入相同。

  • axes (Sequence[int] | None) – 可选的整数序列，默认=None。指定计算变换的轴。如果未指定，变换将沿最后的 len(s) 轴计算。如果既未指定 axes 也未指定 s ，变换将沿所有轴计算。

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

返回:

一个实值数组，包含沿指定 axes 的 a 的多维逆离散傅里叶变换，大小为 s，沿其他轴与输入相同。

返回类型:

Array

参见

示例

jnp.fft.irfftn 默认计算沿所有轴的变换。

>>> x = jnp.array([[[1, 3, 5],
...                 [2, 4, 6]],
...                [[7, 9, 11],
...                 [8, 10, 12]]])
>>> jnp.fft.irfftn(x)
Array([[[ 6.5, -1. ,  0. , -1. ],
        [-0.5,  0. ,  0. ,  0. ]],

       [[-3. ,  0. ,  0. ,  0. ],
        [ 0. ,  0. ,  0. ,  0. ]]], dtype=float32)

当 s=[3, 4] 时，沿 axes (-2, -1) 的变换大小将为 (3, 4)，而沿其他轴的大小将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.irfftn(x, s=[3, 4])
Array([[[ 2.33, -0.67,  0.  , -0.67],
        [ 0.33, -0.74,  0.  ,  0.41],
        [ 0.33,  0.41,  0.  , -0.74]],

       [[ 6.33, -0.67,  0.  , -0.67],
        [ 1.33, -1.61,  0.  ,  1.28],
        [ 1.33,  1.28,  0.  , -1.61]]], dtype=float32)

当 s=[3] 且 axes=[0] 时，沿 axes 0 的变换大小将为 3，而沿其他轴的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   jnp.fft.irfftn(x, s=[3], axes=[0])
Array([[[ 5.,  7.,  9.],
        [ 6.,  8., 10.]],

       [[-2., -2., -2.],
        [-2., -2., -2.]],

       [[-2., -2., -2.],
        [-2., -2., -2.]]], dtype=float32)
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