numpy.fft.irfftn#

fft.irfftn(a, s=None, axes=None, norm=None, out=None)[source]#

计算 rfftn 的逆变换。

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实数输入的 N 维离散傅里叶变换的逆变换。换句话说，irfftn(rfftn(a), a.shape) == a 在数值精度范围内成立。（a.shape 类似于 irfft 中的 len(a) 是必要的，原因相同。）

输入应按照 rfftn 返回的相同方式排序，即对于最后一个变换轴，与 irfft 相同；对于所有其他轴，与 ifftn 相同。

参数：
aarray_like

输入数组。

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）。s 也是沿此轴使用的输入点数，除了最后一个轴，其中使用 s[-1]//2+1 个输入点。沿任何轴，如果 s 指示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）。

如果未给出 s，则使用沿由 axes 指定的轴的输入的形状。除了最后一个轴，该轴被视为 2*(m-1)，其中 m 是输入沿该轴的长度。

自 2.0 版以来已弃用: 如果 s 不是 None，则 axes 也不能是 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

要计算逆 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后 len(s) 个轴，或者如果 s 也未指定，则使用所有轴。axes 中的重复索引表示多次执行该轴上的逆变换。

自 2.0 版以来已弃用: 如果指定了 s，则也必须明确指定相应的要转换的 axes。

norm“backward”、”ortho”、”forward” 之一，可选

1.10.0 版中的新内容。

归一化模式（参见 numpy.fft）。默认为“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归一化因子。

1.20.0 版中的新内容: 添加了“backward”、”forward” 值。

outndarray，可选

如果提供，则结果将放置在此数组中。它应该具有适合最后一次变换的形状和 dtype。

2.0.0 版中的新内容。

返回值：
outndarray

已截断或用零填充的输入，沿由 axes 指示的轴进行变换，或者通过 s 或 a 的组合进行变换，如上文参数部分所述。每个变换轴的长度与 s 的相应元素给出的长度相同，或者在除最后一个轴之外的所有轴上输入的长度（如果未给出 s）。在最终变换轴上，当 s 未给出时输出的长度为 2*(m-1)，其中 m 是输入的最终变换轴的长度。要在最终轴上获得奇数个输出点，必须指定 s。

引发：
ValueError

如果 s 和 axes 的长度不同。

IndexError

如果 axes 的某个元素大于 a 的轴数。

另请参阅

rfftn

实数输入的 N 维前向 FFT，ifftn 是其逆变换。

fft

一维 FFT，使用定义和约定。

irfft

实数输入的一维 FFT 的逆变换。

irfft2

实数输入的二维 FFT 的逆变换。

备注

有关使用的定义和约定，请参见 fft。

有关用于实数输入的定义和约定，请参见 rfft。

厄米特输入的正确解释取决于原始数据的形状，如 s 所示。这是因为每个输入形状都可能对应于奇数或偶数长度的信号。默认情况下，irfftn 假设偶数输出长度，这将最后一个条目置于奈奎斯特频率；与其对称对应项发生混叠。因此，在执行最终的复数到实数变换时，最后一个值被视为纯实数。为了避免丢失信息，必须给出实数输入的正确形状。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((3, 2, 2))
>>> a[0, 0, 0] = 3 * 2 * 2
>>> np.fft.irfftn(a)
array([[[1.,  1.],
        [1.,  1.]],
       [[1.,  1.],
        [1.,  1.]],
       [[1.,  1.],
        [1.,  1.]]])
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