Python numpy fft.ifftn用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.fft.ifftn 的用法。

用法:

fft.ifftn(a, s=None, axes=None, norm=None)

計算 N 維離散傅裏葉逆變換。

此函數通過快速傅裏葉變換 (FFT) 在 M-dimensional 數組中的任意數量的軸上計算 N 維離散傅裏葉變換的逆。換句話說，ifftn(fftn(a)) == a 在數值精度範圍內。有關使用的定義和約定的說明，請參閱 numpy.fft 。

輸入，類似於 ifft ，應該以與 fftn 返回相同的方式排序，即它應該在低階角的所有軸上具有零頻率項，第一個是正頻率項所有軸的一半，所有軸中間的奈奎斯特頻率項和所有軸的後半部分的負頻率項，按負頻率遞減的順序。

參數：

a： array_like

輸入數組，可以很複雜。

s： 整數序列，可選

輸出的形狀(每個變換軸的長度)(s[0]指軸 0，s[1]到軸 1 等)。這對應於n為了ifft(x, n).沿著任何軸，如果給定的形狀小於輸入的形狀，則裁剪輸入。如果它更大，則用零填充輸入。如果s未給出，輸入沿指定軸的形狀軸用來。請參閱有關問題的注釋numpy.fft.ifft零填充。

axes： 整數序列，可選

計算IFFT的軸。如果沒有給出，最後一個len(s)使用軸，或所有軸，如果s也沒有指定。中的重複索引軸表示對該軸進行多次逆變換。

norm： {“backward”, “ortho”, “forward”}，可選

標準化模式(參見 numpy.fft )。默認為“backward”。指示前向/後向變換對的哪個方向被縮放以及使用什麽歸一化因子。

返回：

out： 複雜的ndarray

截斷或補零的輸入，沿軸指示的軸或通過 s 或 a 的組合進行變換，如上麵的參數部分所述。

拋出：

ValueError

如果 s 和軸有不同的長度。

IndexError

如果軸的元素大於a的軸數。

注意：

有關使用的定義和約定，請參見 numpy.fft 。

零填充與 ifft 類似，是通過沿指定維度向輸入附加零來執行的。盡管這是常見的方法，但它可能會帶來令人驚訝的結果。如果需要另一種形式的零填充，則必須在調用 ifftn 之前執行。

例子：

>>> a = np.eye(4)
>>> np.fft.ifftn(np.fft.fftn(a, axes=(0,)), axes=(1,))
array([[1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j], # may vary
       [0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j],
       [0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j]])

創建並繪製具有 band-limited 頻率內容的圖像：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> n = np.zeros((200,200), dtype=complex)
>>> n[60:80, 20:40] = np.exp(1j*np.random.uniform(0, 2*np.pi, (20, 20)))
>>> im = np.fft.ifftn(n).real
>>> plt.imshow(im)
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>
>>> plt.show()