scipy.fft.

ifft2#

scipy.fft.ifft2(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逆变换。

此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算M维数组中任意数量轴上的二维离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，ifft2(fft2(x)) == x 在数值精度范围内成立。默认情况下，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。

输入应与 ifft 类似，与 fft2 返回的顺序相同，即，零频率项应在两个轴的低阶角，正频率项在轴的前半部分，奈奎斯特频率项在轴的中间，负频率项在两个轴的后半部分，按负频率递减的顺序排列。

参数:

xarray_like: 输入数组，可以是复数。
s整数序列，可选: 输出形状（每个轴的长度）（s[0] 表示轴 0，s[1] 表示轴 1，依此类推）。这与 ifft(x, n) 中的 n 相对应。沿着每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入将被裁剪。如果它更大，输入将用零填充。如果未给出 s，则使用沿 axes 指定的轴的输入形状。请参阅关于 ifft 零填充问题的注释。
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。

参见

fft2: 正向二维快速傅里叶变换，其中 ifft2 是其逆变换。
ifftn: N-D FFT 的逆变换。
fft: 一维傅里叶变换。
ifft: 一维逆快速傅里叶变换。

注释

ifft2 只是 ifftn 在 axes 参数上有一个不同的默认值。

详情和绘图示例请参见 ifftn，定义和使用约定请参见 fft。

零填充，类似于 ifft，是通过在指定维度上向输入追加零来执行的。尽管这是常见的方法，但它可能会导致意外的结果。如果需要另一种形式的零填充，则必须在调用 ifft2 之前执行。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = 4 * np.eye(4)
>>> scipy.fft.ifft2(x)
array([[1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j], # may vary
       [0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j],
       [0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]])