numpy.fft.fft2

numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None) [source]

Вычисление двумерного дискретного преобразования Фурье

Эта функция вычисляет n-мерное дискретное преобразование Фурье по любым осям в массиве размерности M с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). По умолчанию преобразование вычисляется по последним двум осям входного массива, т.е. двумерное БПФ.

Параметры:	a : array_like Входной массив, может быть комплексным s : последовательность целых чисел, необязательно Размер (длина каждой оси преобразования) выходного массива (s[0] относится к оси 0, s[1] к оси 1 и т.д.). Это соответствует n для fft(x, n). По каждой оси, если заданный размер меньше размера входных данных, входные данные обрезаются. Если он больше, входные данные дополняются нулями. Если s не задано, используется размер входных данных по осям, указанным в axes. axes : последовательность целых чисел, необязательно Оси, по которым вычисляется БПФ. Если не указаны, используются последние две оси. Повторный индекс в axes означает, что преобразование по этой оси выполняется несколько раз. Последовательность из одного элемента означает, что выполняется одномерное БПФ. norm : {None, “ortho”}, необязательно Новое в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.
Возвращаемое значение:	out : комплексный массив ndarray Обрезанный или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным в axes, или по последним двум осям, если axes не указано.
Исключения:	ValueError Если s и axes имеют различную длину, или axes не задан, и len(s) != 2. IndexError Если элемент axes больше, чем количество осей в a.

См. также

numpy.fft

Обзор дискретных преобразований Фурье с определениями и используемыми соглашениями.

ifft2

Обратное двумерное БПФ.

fft

Одномерное БПФ.

fftn

n-мерное БПФ.

fftshift

Смещает члены нулевой частоты в центр массива. Для двумерного входа меняет местами первый и третий квадранты, а также второй и четвертый квадранты.

Примечания

fft2 — это просто fftn с другим значением по умолчанию для axes.

Выходные данные, аналогично fft, содержат член нулевой частоты в левом нижнем углу осей преобразования, положительные члены частоты в первой половине этих осей, член частоты Найквиста в середине осей и отрицательные члены частоты во второй половине осей в порядке убывания отрицательных частот.

См. fftn для получения подробной информации и примера построения графиков, а также numpy.fft для определений и используемых соглашений.

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        ]])