numpy.fft.rfft2#

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

计算实数数组的二维 FFT。

参数:

a数组: 输入数组，被视为实数。
s整数序列，可选: FFT 的形状。

2.0 版本中的变化: 如果为 -1，则使用整个输入（无填充/裁剪）。

自 2.0 版本弃用: 如果指定了 s，则 axes 也不能为 None。

自 2.0 版本弃用: s 必须只包含 int 类型的值，而不是 None。目前 None 值表示在相应的 1-D 变换中使用 n 的默认值，但此行为已被弃用。
axes整数序列，可选: 计算 FFT 的轴。默认值: (-2, -1)。

自 2.0 版本弃用: 如果指定了 s，则相应的待变换 axes 不能为 None。
norm{"backward", "ortho", "forward"}，可选: 归一化模式（参见 numpy.fft）。默认值为 “backward”。指示正向/反向变换对中的哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子。

1.20.0 版本新增: 添加了 “backward” 和 “forward” 值。
out复数 ndarray，可选: 如果提供，结果将放入此数组中。它应该具有适合最后一次逆变换的形状和 dtype。（与除微不足道的 s 之外的所有输入都不兼容）。

2.0.0 版本新增。

返回:

outndarray: 实数二维 FFT 的结果。

另请参阅

rfftn: 计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换。

注释

这实际上只是 rfftn，但具有不同的默认行为。有关更多详细信息，请参阅 rfftn。

示例

>>> import numpy as np
>>> 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        ]])