Spec-Zone.ru › NumPy 1.16

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 последним двум осям входного массива, то есть двумерное преобразование Фурье.

Параметры:
a : array_like

Входной массив, может быть комплексным

s : sequence of ints, optional

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 fft(x, n). По каждой оси, если заданная форма меньше, чем у входного массива, входной массив усекается. Если она больше, входной массив дополняется нулями. Если s не задано, используется форма входного массива по осям, указанным в axes.

axes : sequence of ints, optional

Оси, по которым вычисляется преобразование Фурье. Если не указано, 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 преобразование Фурье.

norm : {None, “ortho”}, optional

Новое в версии 1.10.0.

Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.

Возвращает:
out : complex ndarray

Усеченный или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным в axes, или по последним двум осям, если axes не задано.

Возможные исключения:
ValueError

Если s и axes имеют разную длину, или axes не задано и len(s) != 2.

IndexError

Если элемент axes больше, чем количество осей массива a.

См. также

numpy.fft
Общий 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 нулевой частоты в центр массива. Для двумерного входного массива меняет местами первый и третий квадранты, и второй и четвертый квадранты.

Примечания

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

Выход, аналогично fft, содержит член для нулевой частоты в углу преобразованных осей, положительные частоты в первой половине этих осей, член для частоты Найквиста посредине осей и отрицательные частоты во второй половине осей в порядке убывания отрицательной частоты.

См. fftn для подробностей и примера построения графиков, и 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        ]])

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/generated/numpy.fft.fft2.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API