numpy.fft.ifftn

numpy.fft.ifftn(a, s=None, axes=None, norm=None) [source]

Вычисление обратного N-мерного дискретного преобразования Фурье.

Эта функция вычисляет обратное N-мерному дискретному преобразованию Фурье по любому количеству осей в массиве размерности M с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT). Другими словами, ifftn(fftn(a)) == a с точностью до погрешности вычислений. Для описания используемых определений и соглашений см. numpy.fft.

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как и возвращаемые fftn, т.е. они должны иметь член для нулевой частоты во всех осях в углу с меньшим порядком, члены для положительных частот в первой половине всех осей, член для частоты Найквиста посередине всех осей и члены для отрицательных частот во второй половине всех осей в порядке убывания отрицательной частоты.

Параметры:	a : array_like Входной массив, может быть комплексным. s : последовательность целых чисел, необязательно Форма (длина каждой преобразуемой оси) выходного массива (s[0] относится к оси 0, s[1] к оси 1 и т. д.). Это соответствует n для ifft(x, n). По любой оси, если заданная форма меньше, чем форма входных данных, входные данные обрезаются. Если она больше, входные данные дополняются нулями. если s не задан, используется форма входных данных по осям, указанным axes. См. примечания для вопроса о дополнении нулями ifft. axes : последовательность целых чисел, необязательно Оси, по которым вычисляется обратное преобразование Фурье. Если не указано, используются последние len(s) оси или все оси, если s также не указано. Повторные индексы в axes означают, что обратное преобразование по этой оси выполняется несколько раз. norm : {None, “ortho”}, необязательно Новое в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.
Возвращаемое значение:	out : комплексный массив ndarray Усеченные или дополненные нулями входные данные, преобразованные по осям, указанным axes, или в результате комбинации s или a, как описано в разделе параметров выше.
Исключения:	ValueError Если s и axes имеют разную длину. IndexError Если элемент axes больше, чем количество осей a.

См. также

numpy.fft

Общее представление дискретных преобразований Фурье с определениями и используемыми соглашениями.

fftn

Прямое N-мерное FFT, обратное к которому ifftn.

ifft

Обратное одномерное FFT.

ifft2

Обратное двумерное FFT.

ifftshift

Отменяет fftshift, смещает члены нулевой частоты в начало массива.

Примечания

См. numpy.fft для определений и используемых соглашений.

Дополнение нулями, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входу по указанным измерениям. Хотя это распространенный подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другой вид дополнения нулями, его необходимо выполнить перед вызовом ifftn.

Примеры

>>> 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],
       [ 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]])

Создание и построение изображения с ограниченной по полосе частоте содержанием:

>>> 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()

(Исходный код, png, pdf)