numpy.fft.fft2#

fft.fft2(a, s=None, оси=(-2, -1), norm=None, выход=None)[источник]#

Вычислить двумерное дискретное преобразование Фурье.

Эта функция вычисляет n-мерное дискретное преобразование Фурье по любым осям в M-мерного массива с помощью Быстрого Преобразования Фурье (БПФ). По умолчанию преобразование вычисляется по последним двум осям входного массива, т.е. это двумерное БПФ.

Параметры:

aarray_like

Входной массив, может быть комплексным

sпоследовательность целых чисел, опционально

Форма (длина каждой преобразованной оси) вывода (s[0] относится к оси 0, s[1] к оси 1 и т.д.). Это соответствует n для fft(x, n). Вдоль каждой оси, если заданная форма меньше, чем у входных данных, входные данные обрезаются. Если она больше, входные данные дополняются нулями.

Изменено в версии 2.0: Если это -1, весь ввод используется (без заполнения/обрезки).

Если s не указан, форма ввода по осям, заданным оси используется.

Устарело с версии 2.0: Если s не является None, оси не должно быть None любой.

Устарело с версии 2.0: s должен содержать только int s, а не None значения. None текущие значения означают, что значение по умолчанию для n используется в соответствующем 1-D преобразовании, но это поведение устарело.

осипоследовательность целых чисел, опционально

Оси, по которым вычисляется БПФ. Если не указано, используются последние две оси. Повторяющийся индекс в оси означает, что преобразование по этой оси выполняется несколько раз. Последовательность из одного элемента означает, что выполняется одномерное БПФ. По умолчанию: (-2, -1).

Устарело с версии 2.0: Если s указан, соответствующий оси для преобразования не должен быть None.

norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, опционально

Режим нормализации (см. numpy.fft). По умолчанию — «backward». Указывает, какое направление пары преобразований вперёд/назад масштабируется и с каким коэффициентом нормализации.

Новое в версии 1.20.0: Значения "backward", "forward" были добавлены.

выходcomplex ndarray, опционально

Если указан, результат будет помещен в этот массив. Он должен иметь соответствующую форму и тип данных для всех осей (и, следовательно, только последняя ось может иметь s не равно форме на этой оси).

Новое в версии 2.0.0.

Возвращает:

выходкомплексный ndarray: Усечённый или дополненный нулями вход, преобразованный вдоль осей, указанных оси, или последние две оси, если оси не указан.

Вызывает:

ValueError: Если s и оси имеют разную длину, или оси не указано и len(s) != 2.
IndexError: Если элемент оси больше, чем количество осей a.

Смотрите также

numpy.fft: Общий обзор дискретных преобразований Фурье с определениями и используемыми соглашениями.
ifft2: Обратное двумерное быстрое преобразование Фурье.
fft: Одномерное быстрое преобразование Фурье.
fftn: The n-мерное БПФ.
fftshift: Сдвигает нулевые частотные члены в центр массива. Для двумерного входа меняет местами первый и третий квадранты, а также второй и четвертый квадранты.

Примечания

fft2 это просто fftn с другим значением по умолчанию для оси.

Выходные данные, аналогично fft, содержит член для нулевой частоты в нижнем углу преобразованных осей, члены положительной частоты в первой половине этих осей, член для частоты Найквиста в середине осей и члены отрицательной частоты во второй половине осей, в порядке убывания отрицательной частоты.

См. fftn для получения подробностей и примера построения графика, и numpy.fft для определений и используемых соглашений.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> np.fft.fft2(a)
array([[ 50.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        , # may vary
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ]])