numpy.fft.irfft2#

fft.irfft2(a, s=None, оси=(-2, -1), norm=None, выход=None)[источник]#

Вычисляет обратную матрицу rfft2.

Параметры:

aarray_like: Входной массив
sпоследовательность целых чисел, опционально: Форма реального выхода обратного БПФ.

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

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 обратное преобразование Фурье. По умолчанию: (-2, -1), последние две оси.

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.
выходndarray, необязательно: Если предоставлено, результат будет помещен в этот массив. Он должен быть соответствующей формы и dtype для последнего преобразования.

Новое в версии 2.0.0.

Возвращает:

выходndarray: Результат обратного вещественного 2-D БПФ.

Смотрите также

rfft2: Прямое двумерное БПФ действительного ввода, из которого irfft2 является обратным.
rfft: Одномерное БПФ для вещественного ввода.
irfft: Обратное преобразование одномерного БПФ для вещественного ввода.
irfftn: Вычисление обратного N-мерного БПФ для вещественного входа.

Примечания

Это действительно irfftn с разными значениями по умолчанию. Для более подробной информации см. irfftn.

Примеры

>>> 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.]])