numpy.fft.rfft2#

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

计算实数数组的二维傅里叶变换。

参数:

a数组: 输入数组，假定为实数。
s整数序列，可选: FFT 的形状。

版本 2.0 已更改：如果为 -1，则使用整个输入（无填充/裁剪）。

版本 2.0 已弃用：如果s不是 None，则axes也必须不是 None。

版本 2.0 已弃用：s必须只包含 int，而不是 None 值。 None 值当前表示在相应的 1D 变换中使用 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。默认值：(-2, -1)。

版本 2.0 已弃用：如果指定了 s，则必须不能将要变换的相应 axes 设置为 None。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, optional: 归一化模式（请参阅 numpy.fft）。默认为“backward”。指示前向/后向变换对的哪个方向被缩放以及缩放因子是多少。

版本 1.20.0 已添加：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。它应该具有适合最后一个逆变换的形状和数据类型。与传递除平凡 s 之外的所有值不兼容。

版本 2.0.0 中新增。

返回:

outndarray: 实数二维 FFT 的结果。

另请参阅

rfftn: 计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换。

备注

这实际上只是 rfftn，但默认行为不同。有关更多详细信息，请参阅 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        ]])