numpy.fft.rfft2

fft.rfft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]

Вычислить двумерное преобразование Фурье для вещественного массива.

Параметры:

aмассив

Входной массив, предполагаемый вещественным.

sпоследовательность целых чисел, необязательно

Размер преобразования Фурье.

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

Устарело с версии 2.0: Если s не None, axes не должно быть None тоже.

Устарело с версии 2.0: s должно содержать только int s, 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 преобразование Фурье. По умолчанию: (-2, -1).

Устарело с версии 2.0: Если s указано, соответствующее axes для преобразования не должно быть None.

norm{“обратное”, “орто”, “прямое”}, необязательно

Новое в версии 1.10.0.

Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию “обратное”. Указывает, какой из направлений прямой/обратной пары преобразований масштабируется и с каким нормализующим коэффициентом.

Новое в версии 1.20.0: Значения “обратное”, “прямое” были добавлены.

outкомплексный массив ndarray, необязательно

Если указан, результат будет помещен в этот массив. Он должен иметь соответствующую форму и тип данных для последнего обратного преобразования. Несовместимо с передачей всего, кроме тривиального s).

Новое в версии 2.0.0.

Возвращает:

outndarray

Результат двумерного вещественного преобразования Фурье.

См. также

rfftn

Вычислить N-мерное дискретное преобразование Фурье для вещественного входа.

Примечания

Это просто rfftn с другим поведением по умолчанию. Подробнее см. rfftn.

Примеры

>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> np.fft.rfft2(a)
array([[ 50.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ]])