numpy.fft.ifftn

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

Вычисление N-мерного обратного дискретного преобразования Фурье.

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

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как возвращает fftn, т.е. члены для нулевой частоты на всех осях должны быть в углу с наименьшими индексами, положительные частоты — в первой половине всех осей, члены для частоты Найквиста — в середине всех осей, а отрицательные частоты — во второй половине всех осей в порядке убывания отрицательной частоты.

Параметры:	a : array_like Вводной 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 соответствует n для ifft(x, n). Если заданная форма меньше, чем форма входных данных вдоль любой оси, входные данные обрезаются. Если она больше, входные данные дополняются нулями. Если s не задано, используется форма входных данных вдоль осей, указанных в axes. См. примечания для проблемы с ifft заполнением нулями. axes : последовательность целых чисел, необязательно Оси, по которым вычисляется обратное ПФТ. Если не указано, используются последние len(s) оси или все оси, если также не указано s. 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). Значение по умолчанию — None.
Возвращает:	out : комплексный массив ndarray Усечённые или дополненные нулями входные данные, преобразованные вдоль осей, указанных в axes, или с помощью комбинации s или a, как описано в разделе параметров выше.
Возможные ошибки:	ValueError Если s и axes имеют разную длину. IndexError Если элемент axes больше, чем число осей a.

См. также

numpy.fft

Общий обзор дискретных преобразований Фурье, с определениями и соглашениями.

fftn

Прямое N-мерное преобразование Фурье, обратным к которому является ifftn.

ifft

Обратное одномерное преобразование Фурье.

ifft2

Обратное двумерное преобразование Фурье.

ifftshift

Отменяет fftshift, сдвигает члены нулевой частоты в начало массива.

Примечания

См. numpy.fft для определений и соглашений.

Заполнение нулями, аналогично ifft, выполняется путём добавления нулей к входным данным по указанному измерению. Хотя этот подход распространён, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другая форма заполнения нулями, её необходимо выполнить до вызова 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]])

Создаём и строим изображение с ограниченным частотным 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)