numpy.fft.fft2

fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]

Вычислить двумерное дискретное преобразование Фурье.

Эта функция вычисляет n-мерное дискретное преобразование Фурье по любым осям в массиве размерности M с помощью быстрого преобразования Фурье (FFT). По умолчанию преобразование вычисляется по последним двум осям входного массива, т.е. двумерное преобразование Фурье.

Параметры:

aarray_like

Входной массив, может быть комплексным

sпоследовательность целых чисел, необязательно

Размерность (длина каждой оси преобразования) 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 размерность меньше, чем размерность входного массива, входной массив усекается. Если она больше, входной массив дополняется нулями.

Изменено в версии 2.0: Если это -1, весь входной массив используется (без дополнения/усечения).

Если s не задано, используется размерность входного массива по осям, указанным в axes.

Устаревшее с версии 2.0: Если s не None, axes также не должно быть None.

Устаревшее с версии 2.0: s должно содержать только int, а не None значения. None значения в настоящее время означают, что используется значение по умолчанию для n в соответствующем одномерном преобразовании, но это поведение устарело.

axesпоследовательность целых чисел, необязательно

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. Значение по умолчанию: (-2, -1).

Устаревшее с версии 2.0: Если s задано, соответствующая axes для преобразования не должна быть None.

norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, optional

Добавлена в версии 1.10.0.

Режим нормализации (см. numpy.fft). Значение по умолчанию — “backward”. Указывает, какая сторона пары преобразований «прямое/обратное» масштабируется и с каким коэффициентом нормализации.

Добавлена в версии 1.20.0: Были добавлены значения “backward”, “forward”.

outcomplex ndarray, optional

Если задан, результат будет помещен в этот массив. Он должен иметь соответствующий размер и тип для всех осей (и, следовательно, только последняя ось может иметь s не равное размерности по этой оси).

Добавлена в версии 2.0.0.

Возвращает:

outcomplex ndarray

Усечённый или дополненный нулями входной массив, преобразованный вдоль осей, указанных в axes, или по последним двум осям, если axes не задано.

Возбуждает:

ValueError

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

IndexError

Если элемент axes больше, чем количество осей массива a.

См. также

numpy.fft

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 с нулевой частотой в центр массива. Для двумерного входного массива меняет местами первый и третий квадранты, а также второй и четвертый квадранты.

Примечания

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

Аналогично fft, выходной массив содержит член для частоты нуля в углу нижнего порядка преобразованных осей, положительные частотные члены в первой половине этих осей, член для частоты Найквиста в середине осей и отрицательные частотные члены во второй половине осей в порядке убывания отрицательной частоты.

Для получения подробностей и примера построения графика см. fftn, а для определений и используемых соглашений см. numpy.fft.

Примеры

>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> np.fft.fft2(a)
array([[ 50.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        , # may vary
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ]])