numpy.fft.irfftn#
- fft.irfftn(a, s=None, axes=None, norm=None, out=None)[源代码]#
计算
rfftn的逆.此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算实数输入在M维数组中任意数量轴上的N维离散傅里叶变换的逆.换句话说,``irfftn(rfftn(a), a.shape) == a`` 在数值精度范围内成立.（
a.shape是必要的,就像irfft中的len(a)一样,出于同样的原因.）输入应按
rfftn返回的顺序排列,即对于最终变换轴,应按irfft的顺序排列,而对于所有其他轴,应按ifftn的顺序排列.- 参数:
- aarray_like
输入数组.
- 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）.`s` 也是沿该轴使用的输入点数,除了最后一个轴,其中使用s[-1]//2+1个输入点.沿任何轴,如果 s 指示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.除了最后一个轴,其长度取为
2*(m-1),其中m是沿该轴的输入长度.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
计算逆FFT的轴.如果没有给出,则使用最后的 len(s) 轴,或者如果 s 也没有指定,则使用所有轴.`axes` 中重复的索引意味着在该轴上执行多次逆变换.
自 2.0 版本弃用: 如果指定了 s ,则必须显式指定要转换的相应 轴 .
- 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.
- outndarray, 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 用于最后的变换.
在 2.0.0 版本加入.
- 返回:
- outndarray
被截断或零填充的输入,沿由 axes 指示的轴转换,或由 s 或 a 的组合转换,如上述参数部分所述.每个转换轴的长度由 s 的相应元素给出,或者如果未给出 s,则输入在除最后一个轴外的每个轴中的长度.在最终转换轴中,当未给出 s 时,输出的长度为
2*(m-1),其中m是输入的最终转换轴的长度.要在最终轴中获得奇数个输出点,必须指定 s.
- 引发:
- ValueError
如果 s 和 axes 的长度不同.
- IndexError
如果 axes 的某个元素大于 a 的轴数.
参见
备注
请参阅
fft以了解使用的定义和约定.请参阅
rfft以了解用于实数输入的定义和约定.正确解释厄米输入取决于原始数据的形状,如 s 所给.这是因为每个输入形状可能对应于奇数或偶数长度的信号.默认情况下,`irfftn` 假设偶数输出长度,这将最后一个条目置于奈奎斯特频率;与它的对称对应项混叠.在执行最终的复数到实数变换时,最后一个值被视为纯实数.为了避免丢失信息,必须给出实数输入的正确形状.
示例
>>> import numpy as np >>> a = np.zeros((3, 2, 2)) >>> a[0, 0, 0] = 3 * 2 * 2 >>> np.fft.irfftn(a) array([[[1., 1.], [1., 1.]], [[1., 1.], [1., 1.]], [[1., 1.], [1., 1.]]])