numpy.fft.fft2#
- fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[源代码]#
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,即二维傅里叶变换.
- 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,则输入用零填充.在 2.0 版本发生变更: 如果它是
-1,则使用整个输入（无填充/修剪）.如果 s 未给出,则使用沿由 axes 指定的轴的输入形状.
自 2.0 版本弃用: 如果 s 不是
None,那么 axes 也必须不是None.自 2.0 版本弃用: s 必须只包含
int,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.- axes整数序列,可选
计算 FFT 的轴.如果没有给出,则使用最后两个轴.在 axes 中重复的索引意味着在该轴上的变换被执行多次.一个单元素序列意味着执行一维 FFT.默认值:
(-2, -1).自 2.0 版本弃用: 如果指定了 s ,则相应的 axes 必须不能为
None.- norm{“backward”, “ortho”, “forward”},可选
在 1.10.0 版本加入.
归一化模式（参见
numpy.fft）.默认是”backward”.指示了正向/反向变换对中哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子.在 1.20.0 版本加入: 添加了”backward”、”forward”值.
- outcomplex ndarray, 可选
如果提供,结果将被放置在这个数组中.它应该具有适当的形状和dtype用于所有轴（因此只有最后一个轴可以具有不等于该轴形状的
s）.在 2.0.0 版本加入.
- 返回:
- out复杂 ndarray
被截断或零填充的输入,沿着由 axes 指示的轴进行变换,如果未给出 axes,则沿着最后两个轴进行变换.
- 引发:
- ValueError
如果 s 和 axes 的长度不同,或者未给出 axes 且
len(s) != 2.- IndexError
如果 axes 的某个元素大于 a 的轴数.
参见
备注
fft2只是fftn在 axes 上有一个不同的默认值.输出与
fft类似,在变换轴的低阶角包含零频率项,在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,在轴的后半部分包含负频率项,按负频率递减的顺序排列.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 ]])