numpy.fft.fft2
-
numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)[source] -
Вычислить двумерное дискретное преобразование Фурье
Эта функция вычисляет n-мерное дискретное преобразование Фурье по любым осям в массиве размерностью M с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT). По умолчанию преобразование вычисляется по двум последним осям входного массива, т. е. двумерное преобразование Фурье.
Параметры: a : array_like
Входной массив, может быть комплексным
s : последовательность целых чисел, необязательно
Форма (длина каждой преобразованной оси) выходного массива (
s[0]относится к оси 0,s[1]к оси 1 и т. д.). Это соответствуетnдляfft(x, n). По каждой оси, если заданная форма меньше, чем у входного массива, входной массив усекается. Если она больше, входной массив дополняется нулями. Еслиsне задано, используется форма входного массива по осям, указаннымaxes.axes : последовательность целых чисел, необязательно
Оси, по которым вычисляется преобразование Фурье. Если не указаны, используются две последние оси. Повторный индекс в
axesозначает, что преобразование по этой оси выполняется несколько раз. Последовательность из одного элемента означает, что выполняется одномерное преобразование Фурье.norm : {None, “ortho”}, необязательно
Введено в версии 1.10.0.
Режим нормализации (см.
numpy.fft). По умолчанию None.Возвращает: out : комплексный массив ndarray
Усеченный или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным
axes, или по двум последним осям, еслиaxesне задано.Возможные исключения: ValueError
Если
sиaxesимеют разную длину, илиaxesне задано иlen(s) != 2.IndexError
Если элемент
axesбольше, чем количество осейa.См. также
numpy.fft- Обзор дискретных преобразований Фурье, с определениями и используемыми соглашениями.
ifft2- Обратное двумерное преобразование Фурье.
fft- Одномерное преобразование Фурье.
fftn- n-мерное преобразование Фурье.
fftshift- Смещает члены с нулевой частотой в центр массива. Для двумерного входного массива меняет местами первый и третий квадранты, и второй и четвертый квадранты.
Примечания
fft2— это простоfftnс другим значением по умолчанию дляaxes.Выходные данные, аналогично
fft, содержат член с нулевой частотой в углу с низким порядком преобразованных осей, положительные частотные члены в первой половине этих осей, член для частоты Найквиста в середине осей и отрицательные частотные члены во второй половине осей в порядке убывания отрицательных частот.Подробности и пример графика см. в
fftn, а определения и используемые соглашения — вnumpy.fft.Примеры
>>> a = np.mgrid[:5, :5][0] >>> np.fft.fft2(a) array([[ 50.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j ], [-12.5+17.20477401j, 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j ], [-12.5 +4.0614962j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j ], [-12.5 -4.0614962j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j ], [-12.5-17.20477401j, 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j , 0.0 +0.j ]])
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.fft.fft2.html