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，即进行二维 FFT。
- 参数:
- a类数组
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]指轴 0，s[1]指轴 1，依此类推）。这对应于fft(x, n)中的n。沿每个轴，如果给定形状小于输入形状，则输入将被裁剪。如果大于输入形状，则输入将用零填充。2.0 版本变更: 如果为
-1，则使用整个输入（不填充/裁剪）。如果未给出 s，则使用由 axes 指定的轴的输入形状。
自 2.0 版本弃用: 如果 s 不为
None，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 变换中使用了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。如果未给出，则使用最后两个轴。axes 中的重复索引意味着对该轴的变换将执行多次。单个元素的序列表示执行一维 FFT。默认值：
(-2, -1)。自 2.0 版本弃用: 如果指定了 s，则要变换的相应 axes 不能为空
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/反向变换对的哪个方向被缩放以及使用何种归一化因子。1.20.0 版本新增: 添加了“backward”、“forward”值。
- out复数 ndarray，可选
如果提供，结果将放入此数组中。它应具有所有轴的适当形状和 dtype（因此只有最后一个轴的
s可以不等于该轴的形状）。2.0.0 版本新增。
- 返回:
- out复数 ndarray
沿 axes 指示的轴（如果未给出 axes 则为最后两个轴）变换后的截断或零填充输入。
- 抛出:
- ValueError
如果 s 和 axes 长度不同，或者未给出 axes 且
len(s) != 2。- IndexError
如果 axes 的某个元素大于 a 的轴数。
另请参见
注意
fft2只是fftn的一个特例，它使用了不同的 axes 默认值。输出类似于
fft，在变换轴的低阶角包含零频率项，在这些轴的前半部分包含正频率项，在轴的中间包含奈奎斯特频率项，在轴的后半部分包含负频率项，按负频率递减的顺序排列。有关详细信息和绘图示例，请参见
fftn，有关所使用的定义和约定，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 ]])