numpy.fft.fft2#
- fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]#
计算二维离散傅里叶变换。
此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 计算M维数组中任意轴上的n维离散傅里叶变换。默认情况下，变换是在输入数组的最后两个轴上计算的，即二维 FFT。
- 参数：
- aarray_like
输入数组，可以是复数
- s整数序列，可选
输出的形状（每个变换轴的长度）（
s[0]指代轴 0，s[1]指代轴 1，依此类推）。这对应于fft(x, n)中的n。沿着每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则裁剪输入。如果它更大，则用零填充输入。2.0 版中的更改： 如果它是
-1，则使用整个输入（不进行填充/修剪）。如果不提供s，则使用由axes指定的轴上输入的形状。
自 2.0 版以来已弃用： 如果s不是
None，则axes也不得为None。自 2.0 版以来已弃用： s必须仅包含
int，而不是None值。None值目前表示在相应的 1-D 变换中使用n的默认值，但此行为已弃用。- axes整数序列，可选
计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后两个轴。axes 中的重复索引表示对该轴执行多次变换。一个元素序列表示执行一维 FFT。默认值：
(-2, -1)。自 2.0 版以来已弃用： 如果指定了s，则必须不能将要变换的相应axes设置为
None。- norm{"backward", "ortho", "forward"}，可选
1.10.0 版中的新内容。
规范化模式（参见
numpy.fft）。默认为“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规范化因子。1.20.0 版中的新内容： 添加了“backward”，“forward”值。
- out复数 ndarray，可选
如果提供，结果将放置在此数组中。它应该具有所有轴的适当形状和 dtype（因此只有最后一个轴的
s不等于该轴处的形状）。2.0.0 版中的新内容。
- 返回值：
- out复数 ndarray
沿由axes指示的轴（或者如果未给出axes则沿最后两个轴）变换的截断或零填充输入。
- 引发：
- ValueError
如果s和axes的长度不同，或者未给出axes且
len(s) != 2。- IndexError
如果axes的元素大于a的轴数。
另请参阅
备注
类似于
fft，输出包含变换轴的低阶角中的零频率项，这些轴的前半部分中的正频率项，轴中间的奈奎斯特频率项以及轴的后半部分中的负频率项，按照负频率递减的顺序。有关详细信息和绘图示例，请参见
fftn，有关使用的定义和约定，请参见numpy.fft。示例
>>> import numpy as np >>> 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 ]])