numpy.fft.ifft2#
- fft.ifft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]#
计算二维逆离散傅里叶变换。
此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 计算 M 维数组中任意数量轴上的二维离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，
ifft2(fft2(a)) == a在数值精度范围内成立。默认情况下，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。输入，类似于
ifft，应该按与fft2返回值相同的顺序排序，即它应该在两个轴的低阶角处具有零频率项，在这些轴的前半部分具有正频率项，在轴的中间具有奈奎斯特频率项，并在两个轴的后半部分具有负频率项，按照负频率递减的顺序排列。- 参数：
- **a**array_like
输入数组，可以是复数。
- **s**整数序列，可选
输出的形状（每个轴的长度）（
s[0]指的是轴 0，s[1]指的是轴 1，等等）。这对应于ifft(x, n)的 *n*。沿每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入将被裁剪。如果它更大，则输入将用零填充。版本 2.0 中的变更： 如果它是
-1，则使用整个输入（不进行填充/修剪）。如果 *s* 未给出，则使用输入沿 *axes* 指定的轴的形状。有关
ifft零填充问题的说明，请参阅说明。版本 2.0 中已弃用： 如果 *s* 不是
None，则 *axes* 也不得为None。版本 2.0 中已弃用： *s* 必须只包含
int，而不是None值。目前，None值意味着在相应的 1 维变换中使用 *n* 的默认值，但此行为已弃用。- **axes**整数序列，可选
要计算 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。一个元素序列表示执行一维 FFT。默认值：
(-2, -1)。版本 2.0 中已弃用： 如果指定了 *s*，则要转换的相应 *axes* 必须不为
None。- **norm**{“backward”, “ortho”, “forward”}, 可选
版本 1.10.0 中的新增功能。
规范化模式（参见
numpy.fft）。默认值为“backward”。指示前向/后向变换对中的哪个方向进行缩放以及使用什么规范化因子。版本 1.20.0 中的新增功能： 添加了“backward”、 “forward” 值。
- **out**复数 ndarray，可选
如果提供，结果将被放置在该数组中。它应该具有所有轴的适当形状和 dtype（因此与传入除微不足道的
s以外的所有内容不兼容）。版本 2.0.0 中的新增功能。
- 返回值：
- **out**复数 ndarray
已截断或零填充的输入，沿着 *axes* 指示的轴进行变换，或者如果 *axes* 未给出，则沿着最后两个轴进行变换。
- 异常：
- ValueError
如果 *s* 和 *axes* 的长度不同，或者 *axes* 未给出且
len(s) != 2。- IndexError
如果 *axes* 的元素大于 *a* 的轴数。
另请参阅
说明
ifft2只是ifftn，其 *axes* 的默认值不同。有关详细信息和绘图示例，请参见
ifftn，有关使用的定义和约定，请参见numpy.fft。零填充，类似于
ifft，是通过在指定维度上向输入追加零来执行的。虽然这是常见的方法，但它可能会导致意想不到的结果。如果需要其他形式的零填充，则必须在调用ifft2之前执行。示例
>>> import numpy as np >>> a = 4 * np.eye(4) >>> np.fft.ifft2(a) array([[1.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j], # may vary [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j], [0.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j, 0.+0.j], [0.+0.j, 1.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j]])