numpy.fft.irfft2#

fft.irfft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]#

计算 rfft2 的逆变换。

参数:

a类数组: 输入数组
s整数序列，可选: 逆傅里叶变换的实数输出的形状。

2.0 版本中的变化: 如果为 -1，则使用整个输入（不进行填充/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，而不是 None 值。None 值目前表示在相应的 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: 计算逆傅里叶变换的轴。默认值：(-2, -1)，即最后两个轴。

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。
outndarray，可选: 如果提供，结果将放入此数组。它应具有适合最后一次变换的形状和数据类型。

2.0.0 版本新增。

返回:

outndarray: 实数二维逆傅里叶变换的结果。

另请参阅

rfft2: 实数输入的正向二维傅里叶变换，irfft2 是其逆变换。
rfft: 实数输入的一维傅里叶变换。
irfft: 实数输入的一维傅里叶变换的逆变换。
irfftn: 计算实数输入的 N 维傅里叶变换的逆变换。

注意

这实际上是 irfftn 采用不同默认值的实现。更多详细信息请参见 irfftn。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> A = np.fft.rfft2(a)
>>> np.fft.irfft2(A, s=a.shape)
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 1., 1., 1., 1.],
       [2., 2., 2., 2., 2.],
       [3., 3., 3., 3., 3.],
       [4., 4., 4., 4., 4.]])