scipy.fft.
fft2#
- scipy.fft.fft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码][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-D 数组中任意轴上的 N-D 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 FFT。
- 参数:
- xarray_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，依此类推）。这对应于fft(x, n)中的n。沿着每个轴，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，输入用零填充。如果未给出 s，则使用沿 axes 指定的轴的输入形状。- 轴整数序列，可选
要计算FFT的轴。如果没有给出，则使用最后两个轴。
- 规范{“backward”, “ortho”, “forward”}，可选
归一化模式（参见
fft）。默认是“backward”。- overwrite_xbool, 可选
如果为真，x 的内容可以被销毁；默认是假。更多细节请参见
fft。- 工人int, 可选
用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数，则从
os.cpu_count()开始回绕。更多详情请参见fft。- 计划对象，可选
此参数保留用于传递下游 FFT 供应商提供的预计算计划。目前在 SciPy 中未使用。
Added in version 1.5.0.
- 返回:
- 出复杂 ndarray
被截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴进行变换，如果未给出 axes，则沿最后两个轴进行变换。
- Raises:
- ValueError
如果 s 和 axes 的长度不同，或者未给出 axes 且
len(s) != 2。- 索引错误
如果 axes 中的元素大于 x 的轴数。
注释
fft2只是fftn在 axes 上使用了不同的默认值。输出结果与
fft类似，在变换轴的低阶角包含零频率项，在这些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，在轴的后半部分按负频率递减顺序包含负频率项。详情和绘图示例请参见
fftn，定义和使用约定请参见fft。示例
>>> import scipy.fft >>> import numpy as np >>> x = np.mgrid[:5, :5][0] >>> scipy.fft.fft2(x) 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 ]])