scipy.fft.

rfftn#

scipy.fft.rfftn(x, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码][源代码]#

计算实数输入的 N-D 离散傅里叶变换。

此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算 M-D 实数组中任意数量轴上的 N-D 离散傅里叶变换。默认情况下，所有轴都会进行变换，最后一个轴进行实数变换，而其余轴进行复数变换。

参数:

xarray_like: 输入数组，视为实数。
s整数序列，可选: 形状（沿每个变换轴的长度）从输入中使用。（s[0] 指轴 0，s[1] 指轴 1，等等）。s 的最后一个元素对应于 rfft(x, n) 中的 n，而对于其余轴，它对应于 fft(x, n) 中的 n。沿任何轴，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 指定的输入的形状。
轴整数序列，可选: 要计算FFT的轴。如果没有给出，则使用最后的 len(s) 轴，或者如果 s 也未指定，则使用所有轴。
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: 沿着由 axes 指示的轴，或由 s 和 x 组合的轴，如上述参数部分所述，进行变换的截断或零填充输入。最后一个变换轴的长度将是 s[-1]//2+1，而其余变换轴的长度将根据 s 确定，或保持输入不变。

Raises:

ValueError: 如果 s 和 axes 的长度不同。
索引错误: 如果 axes 中的元素大于 x 的轴数。

参见

irfftn: rfftn 的逆运算，即实数输入的 N 维 FFT 的逆运算。
fft: 一维 FFT，包含定义和使用的约定。
rfft: 实数输入的一维快速傅里叶变换。
fftn: N-D FFT。
rfft2: 实输入的二维快速傅里叶变换。

注释

对于实际输入的变换是在最后一个变换轴上进行的，类似于 rfft，然后对剩余的轴进行的变换类似于 fftn。输出的顺序对于最后一个变换轴与 rfft 相同，对于剩余的变换轴与 fftn 相同。

详情、定义和使用的约定请参见 fft。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.ones((2, 2, 2))
>>> scipy.fft.rfftn(x)
array([[[8.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [0.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])

>>> scipy.fft.rfftn(x, axes=(2, 0))
array([[[4.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [4.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])