numpy.fft.fftfreq#

fft.fftfreq(n, d=1.0, device=None)[源代码]#

返回离散傅里叶变换的采样频率。

返回的浮点数组 f 包含在每单位采样间隔的周期（从零开始）中的频率分量中心。例如，如果采样间隔是秒，则频率单位是周期/秒。

给定一个窗口长度 n 和一个采样间隔 d

f = [0, 1, ...,   n/2-1,     -n/2, ..., -1] / (d*n)   if n is even
f = [0, 1, ..., (n-1)/2, -(n-1)/2, ..., -1] / (d*n)   if n is odd

参数:

nint: 窗口长度。
d标量, 可选: 采样间隔（采样率的倒数）。默认为 1。
devicestr，可选: 创建的数组所在的设备。默认为 None。仅用于 Array-API 互操作性，因此如果传递，必须是 "cpu"。

版本 2.0.0 中新增。

返回:

fndarray: 长度为 n 的数组，包含采样频率。

示例

>>> import numpy as np
>>> signal = np.array([-2, 8, 6, 4, 1, 0, 3, 5], dtype=float)
>>> fourier = np.fft.fft(signal)
>>> n = signal.size
>>> timestep = 0.1
>>> freq = np.fft.fftfreq(n, d=timestep)
>>> freq
array([ 0.  ,  1.25,  2.5 , ..., -3.75, -2.5 , -1.25])