本文简要介绍 python 语言中 scipy.fft.fft2
的用法。
用法:
scipy.fft.fft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)#
计算二维离散傅里叶变换
此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 在 M-D 数组中的任何轴上计算 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。
- x: array_like
输入数组,可以很复杂
- s: 整数序列,可选
输出的形状(每个变换轴的长度)(
s[0]
指轴 0,s[1]
到轴 1 等)。这对应于n
为了fft(x, n)
.沿着每个轴,如果给定的形状小于输入的形状,则裁剪输入。如果它更大,则用零填充输入。如果s未给出,输入沿指定轴的形状轴被使用。- axes: 整数序列,可选
计算 FFT 的轴。如果未给出,则使用最后两个轴。
- norm: {“backward”, “ortho”, “forward”},可选
标准化模式(参见
fft
)。默认为“backward”。- overwrite_x: 布尔型,可选
如果为真,则内容x可以销毁;默认为假。看scipy.fft.fft更多细节。
- workers: 整数,可选
用于并行计算的最大工作线程数。如果为负,则该值从
os.cpu_count()
环绕。有关详细信息,请参阅fft
。- plan: 对象,可选
此参数保留用于传递下游 FFT 供应商提供的预先计算的计划。它目前未在 SciPy 中使用。
- out: 复杂的ndarray
截断或补零的输入,沿轴指示的轴转换,如果未给出轴,则沿最后两个轴转换。
- ValueError
如果s和轴有不同的长度,或轴没有给出和
len(s) != 2
.- IndexError
如果轴的某个元素大于 x 的轴数。
参数 ::
返回 ::
抛出 ::
注意:
fft2
只是scipy.fft.fftn具有不同的默认值轴.输出,类似于
fft
,包含变换轴低阶角的零频率项、这些轴前半部分的正频率项、轴中间的奈奎斯特频率项和下半轴的负频率项,按负频率递减的顺序。有关详细信息和绘图示例,请参见
fftn
,有关使用的定义和约定,请参见fft
。例子:
>>> 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 ]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.fft.fft2。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。