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 числу осей в массиве размерности M 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 для нулевой частоты должен находиться в углу с наименьшими индексами, члены для положительных частот — в первой половине каждой оси, член для частоты Найквиста — в середине каждой оси, а члены для отрицательных частот — во второй половине каждой оси, в порядке убывания отрицательных частот.

Parameters

aarray_like

Входной массив, может быть комплексным.

ssequence 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 усекается. Если она больше, входной массив дополняется нулями. Если s не указан, используется форма входного массива по осям, указанным в axes. См. примечания относительно проблемы с добавлением нулей ifft.

axessequence of ints, optional

Оси, по которым вычисляется обратное ПФТ. Если не указаны, используются последние len(s) оси, или все оси, если s также не указан. Повторные индексы в axes означают, что обратное преобразование по этой оси выполняется несколько раз.

norm{None, “ortho”}, optional

New in version 1.10.0.

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

Returns

outcomplex ndarray

Усеченный или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным в axes, или в результате сочетания s и a, как описано в разделе параметров выше.

Raises

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 FFT, обратное преобразование к которому является ifftn.

ifft

Обратное одномерное FFT.

ifft2

Обратное двумерное FFT.

ifftshift

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

Примечания

См. numpy.fft для определений и используемых соглашений.

Добавление нулей, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входному массиву по указанным осям. Хотя это и общепринятый подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другой способ добавления нулей, его следует выполнить перед вызовом 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 постройте изображение с ограниченным по полосе частот содержимым:

>>> 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()