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 числу осей в массиве размерности M с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT). Другими словами, ifftn(fftn(a)) == a с точностью до вычислительной погрешности. Для описания определений и используемых соглашений см. numpy.fft.

Входные данные, аналогично ifft, должны быть упорядочены так же, как и возвращаются функцией fftn, т.е. термин для нулевой частоты во всех осях должен находиться в углу с наименьшими индексами, положительные частотные члены — в первой половине всех осей, термин для частоты Найквиста — посередине всех осей, а отрицательные частотные члены — во второй половине осей, в порядке убывания отрицательной частоты.

Параметры

aarray_like

Входной массив, может быть комплексным.

ssequence of ints, optional

Форма (длина каждой оси преобразования) 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 заданная форма меньше, чем форма входного массива, входной массив обрезается. Если она больше, входной массив дополняется нулями. Если s не указано, используется форма входного массива по осям, указанным в axes. См. примечания к вопросу о дополнении нулями в ifft.

axessequence of ints, optional

Оси, по которым вычисляется обратное ПФ. Если не указано, 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

outcomplex ndarray

Усечённый или дополненный нулями входной массив, преобразованный по осям, указанным в axes, или в результате комбинации s или a, как описано в разделе параметров.

Возбуждает

ValueError

Если s и axes имеют разную длину.

IndexError

Если элемент axes больше, чем число осей в a.

См. также

numpy.fft

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

fftn

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

ifft

Обратное одномерное преобразование Фурье.

ifft2

Обратное двумерное преобразование Фурье.

ifftshift

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

Примечания

См. numpy.fft для определений и используемых соглашений.

Дополнение нулями, аналогично ifft, выполняется путем добавления нулей к входному массиву по указанной оси. Хотя это распространенный подход, он может привести к неожиданным результатам. Если требуется другой вид дополнения нулями, необходимо выполнить его 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]])

Создать и отобразить изображение с ограниченной полосой частот:

>>> 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()