numpy.fft.rfft2#

fft.rfft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[source]#

计算实数数组的二维 FFT。

参数：
a数组

输入数组，被认为是实数。

s整数序列，可选

FFT 的形状。

在版本 2.0 中更改： 如果为 -1，则使用整个输入（不进行填充/裁剪）。

从版本 2.0 开始弃用： 如果 s 不为 None，axes 也不能为 None。

从版本 2.0 开始弃用： s 必须仅包含 int，而不是 None 值。 None 值当前表示使用对应一维变换的 n 的默认值，但这种行为已弃用。

axes整数序列，可选

要计算 FFT 的轴。默认值： (-2, -1)。

从版本 2.0 开始弃用： 如果指定了 s，则要变换的对应 axes 不能为 None。

norm{"backward", "ortho", "forward"}，可选

在版本 1.10.0 中新增。

归一化模式（参见 numpy.fft）。默认值为 “backward”。指示正向/反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。

在版本 1.20.0 中新增： 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。它应该是适合最后一次逆变换的形状和 dtype。与传入除 trivial s 以外的所有内容不兼容。

在版本 2.0.0 中新增。

返回值：
outndarray

实数二维 FFT 的结果。

另请参见

rfftn

计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换。

注意

这实际上只是 rfftn 具有不同的默认行为。有关更多详细信息，请参见 rfftn。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> np.fft.rfft2(a)
array([[ 50.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ]])
本页内容