scipy.fftpack.

rfft#

scipy.fftpack.rfft(x, n=None, axis=-1, overwrite_x=False)[源代码][源代码]#

实数序列的离散傅里叶变换。

参数:

x类数组, 实值: 要转换的数据。
nint, 可选: 定义傅里叶变换的长度。如果未指定 n`（默认情况下），则 ``n = x.shape[axis]`。如果 n < x.shape[axis]，则 x 被截断；如果 n > x.shape[axis]，则 x 被零填充。
轴int, 可选: 应用变换的轴。默认是最后一个轴。
overwrite_xbool, 可选: 如果设置为 true，x 的内容可以被覆盖。默认是 False。

返回:

z真实 ndarray

返回的实数数组包含:

[y(0),Re(y(1)),Im(y(1)),...,Re(y(n/2))]              if n is even
[y(0),Re(y(1)),Im(y(1)),...,Re(y(n/2)),Im(y(n/2))]   if n is odd

哪里:

y(j) = sum[k=0..n-1] x[k] * exp(-sqrt(-1)*j*k*2*pi/n)
j = 0..n-1

参见

fft, irfft, scipy.fft.rfft

注释

在数值精度范围内，y == rfft(irfft(y))。

单精度和双精度例程都已实现。半精度输入将被转换为单精度。非浮点输入将被转换为双精度。不支持长双精度输入。

要获得复杂数据类型的输出，请考虑使用较新的函数 scipy.fft.rfft。

示例

>>> from scipy.fftpack import fft, rfft
>>> a = [9, -9, 1, 3]
>>> fft(a)
array([  4. +0.j,   8.+12.j,  16. +0.j,   8.-12.j])
>>> rfft(a)
array([  4.,   8.,  12.,  16.])