numpy.fft.ifftn

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

Вычисление обратного N-мерного дискретного преобразования Фурье.

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

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как и возвращаемые fftn, т.е. они должны иметь член для нулевой частоты во всех осях в углу с наименьшим порядком, положительные частотные члены в первой половине всех осей, член для частоты Найквиста в середине всех осей и отрицательные частотные члены во второй половине осей 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 к проблеме с ifft дополнением нулями. axes : sequence of ints, optional Оси, по которым вычисляется обратное преобразование Фурье. Если не указано, используются последние len(s) оси, или все оси, если s также не указано. Повторение индексов в axes означает, что обратное преобразование по этой оси выполняется несколько раз. norm : {None, “ortho”}, optional Новое в версии 1.10.0. Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию None.
Возвращает:	out : complex ndarray Усечённый или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным в axes, или по комбинации s или a, как описано в разделе параметров выше.
Возбуждает:	ValueError Если s и axes имеют разную длину. IndexError Если элемент axes больше числа осей в a.

См. также

numpy.fft

Общий обзор дискретных преобразований Фурье с определениями и соглашениями, используемыми в них.

fftn

Прямое N-мерное FFT, обратное к которому является ifftn.

ifft

Обратное одномерное FFT.

ifft2

Обратное двумерное FFT.

ifftshift

Отменяет fftshift, сдвигает члены нулевой частоты в начало массива.

Примечания

См. numpy.fft для определений и соглашений, используемых в них.

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 вид дополнения нулями, его следует 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], # may vary
       [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]])

Создайте и отобразите изображение с полосовой частотной характеристикой:

>>> 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()