Python SciPy fft.fftn用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.fft.fftn 的用法。

用法:

scipy.fft.fftn(x, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)#

计算N-D 离散傅里叶变换。

此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 在 M-D 数组中的任意数量的轴上计算 N-D 离散傅里叶变换。

参数 ：：

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).沿着任何轴，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。如果没有给出，最后一个len(s)使用轴，或所有轴，如果s也没有指定。

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。

返回 ：：

out： 复杂的ndarray

截断或补零的输入，沿轴指示的轴或通过 s 和 x 的组合进行转换，如上面的参数部分所述。

抛出 ：：

ValueError

如果 s 和轴有不同的长度。

IndexError

如果轴的某个元素大于 x 的轴数。

注意：

输出，类似于 fft ，包含所有轴低阶角的零频率项、所有轴前半部分的正频率项、所有轴中间的奈奎斯特频率项和所有轴的后半部分的负频率项，按负频率递减的顺序。

例子：

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.mgrid[:3, :3, :3][0]
>>> scipy.fft.fftn(x, axes=(1, 2))
array([[[ 0.+0.j,   0.+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]],
       [[ 9.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
        [ 0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
        [ 0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j]],
       [[18.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
        [ 0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
        [ 0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j]]])
>>> scipy.fft.fftn(x, (2, 2), axes=(0, 1))
array([[[ 2.+0.j,  2.+0.j,  2.+0.j], # may vary
        [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]],
       [[-2.+0.j, -2.+0.j, -2.+0.j],
        [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]]])

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> [X, Y] = np.meshgrid(2 * np.pi * np.arange(200) / 12,
...                      2 * np.pi * np.arange(200) / 34)
>>> S = np.sin(X) + np.cos(Y) + rng.uniform(0, 1, X.shape)
>>> FS = scipy.fft.fftn(S)
>>> plt.imshow(np.log(np.abs(scipy.fft.fftshift(FS))**2))
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>
>>> plt.show()