numpy.fft.ifftn

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

Вычислить обратное N-мерное дискретное преобразование Фурье.

Эта функция вычисляет обратное N-мерному дискретному преобразованию 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 вычислений. Для описания используемых определений и соглашений см. numpy.fft.

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как возвращает fftn, т.е. член для нулевой частоты должен находиться в углу с наименьшими индексами по всем осям, члены для положительных частот - в первой половине каждой оси, член для частоты Найквиста - посередине каждой оси, а члены для отрицательных частот - во второй половине каждой оси, в порядке убывания отрицательной частоты.

Параметры:	a : array_like Входной массив, может быть комплексным. s : sequence of ints, optional Размер (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). По любой 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. См. Примечания для обсуждения проблемы с ifft добавлением нулей. axes : sequence of ints, optional Оси, по которым вычисляется обратное преобразование Фурье. Если не указаны, 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”}, optional Введено в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию - None.
Возвращает:	out : complex ndarray Усечённые или дополненные нулями входные данные, преобразованные по осям, указанным в axes, или по комбинации s или a, как описано в разделе параметров выше.
Возможные исключения:	ValueError Если s и axes имеют разную длину. IndexError Если элемент axes больше, чем количество осей в a.

См. также

numpy.fft

Обзор дискретных преобразований Фурье, с определениями и используемыми соглашениями.

fftn

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

ifft

Обратное одномерное преобразование Фурье.

ifft2

Обратное двумерное преобразование Фурье.

ifftshift

Отменяет действие fftshift, сдвигает члены с нулевой частотой в начало массива.

Примечания

См. numpy.fft для определений и соглашений.

Дополнение нулями, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входным данным по указанной оси. Хотя это распространенный подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другой метод добавления нулей, он должен быть выполнен 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]])

Создать и отобразить изображение с ограниченным полосой пропускания 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()