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-мерное дискретное преобразование Фурье по любому количеству осей в M-мерном массиве с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT). Другими словами, ifftn(fftn(a)) == a с точностью до вычислительной погрешности. Определения и соглашения, используемые в этой функции, см. в numpy.fft.

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как возвращает fftn, т.е. член с нулевой частотой должен находиться в левом нижнем углу, положительные частоты — в первой половине каждой оси, член с частотой Найквиста — в середине каждой оси, а отрицательные частоты — во второй половине каждой оси в порядке убывания отрицательной частоты.

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 ifft(x, n). Если заданная форма меньше, чем форма входного массива по какой-либо оси, входной массив обрезается. Если она больше, входной массив дополняется нулями. Если s не задан, используется форма входного массива по осям, указанным в axes. См. примечания по проблеме с нулевым дополнением в ifft. axes : sequence of ints, optional Оси, по которым вычисляется обратное преобразование. Если не заданы, используются последние len(s) оси или все оси, если s также не задан. 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 Обрезанный или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным в axes, или по комбинации s или a, как объяснено в разделе параметров выше.
Возбуждает:	ValueError Если s и axes имеют разную длину. IndexError Если элемент axes больше числа осей массива a.

См. также

numpy.fft

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, смещает члены с нулевой частотой в начало массива.

Примечания

См. numpy.fft для определений и используемых соглашений.

Нулевое дополнение, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входному массиву по заданной оси. Хотя это распространенный подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другая форма нулевого дополнения, она должна быть выполнена 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]])

Создаем и отображаем 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()