numpy.fft.irfft2

fft.irfft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]

Вычисляет обратную операцию к rfft2.

Параметры:

aarray_like

Входной массив

sпоследовательность целых чисел, необязательно

Форма вещественного выходного массива для обратного преобразования Фурье.

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

Устарело начиная с версии 2.0: Если s не None, axes не должен быть None.

Устарело начиная с версии 2.0: s должен содержать только int значения, а не None значения. None значения в настоящее время означают, что используется значение по умолчанию для n, но это поведение устарело.

axesпоследовательность целых чисел, необязательно

Оси, по которым вычисляется обратное преобразование Фурье. Значение по умолчанию: (-2, -1), последние две оси.

Устарело начиная с версии 2.0: Если s задано, соответствующие axes для преобразования не должны быть None.

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

Добавлена в версии 1.10.0.

Режим нормализации (см. numpy.fft). Значение по умолчанию равно “backward”. Указывает, какой направление прямого/обратного преобразования масштабируется и с каким коэффициентом нормализации.

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

outndarray, необязательно

Если указан, результат будет помещён в этот массив. Он должен иметь соответствующую форму и тип данных для последнего преобразования.

Добавлена в версии 2.0.0.

Возвращает:

outndarray

Результат обратного двумерного преобразования Фурье вещественной части.

См. также

rfft2

Прямое двумерное преобразование Фурье вещественного входного массива, обратной операцией к которому является irfft2.

rfft

Одномерное преобразование Фурье для вещественного входного массива.

irfft

Обратное одномерное преобразование Фурье вещественного входного массива.

irfftn

Вычисление обратного N-мерного преобразования Фурье вещественного входного массива.

Замечания

Это действительно irfftn с другими значениями по умолчанию. Для получения более подробной информации см. irfftn.

Примеры

>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> A = np.fft.rfft2(a)
>>> np.fft.irfft2(A, s=a.shape)
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [2., 2., 2., 2., 2.],
       [3., 3., 3., 3., 3.],
       [4., 4., 4., 4., 4.]])