scipy.fft.

fft2#

scipy.fft.fft2(x, s=None, оси=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[источник]#

Вычисление двумерного дискретного преобразования Фурье

Эта функция вычисляет N-мерное дискретное преобразование Фурье по любым осям в M-мерном массиве с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ). По умолчанию преобразование вычисляется по последним двум осям входного массива, т.е. это двумерное БПФ.

Параметры:

xarray_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. если s не указан, форма ввода по осям, заданным оси используется.
осипоследовательность целых чисел, опционально: Оси, по которым вычисляется БПФ. Если не задано, используются последние две оси.
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, опционально: Режим нормализации (см. fft). По умолчанию “backward”.
overwrite_xbool, необязательно: Если True, содержимое x может быть уничтожен; по умолчанию False. См. fft для получения дополнительной информации.
workersint, необязательный: Максимальное количество рабочих процессов для параллельных вычислений. Если отрицательное, значение оборачивается с os.cpu_count(). См. fft для получения дополнительной информации.
planобъект, опционально: Этот аргумент зарезервирован для передачи предварительно вычисленного плана, предоставленного поставщиками FFT. В настоящее время не используется в SciPy.

Добавлено в версии 1.5.0.

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 количества осей x.

Смотрите также

ifft2: Обратное 2-D БПФ.
fft: Одномерное быстрое преобразование Фурье.
fftn: N-мерное БПФ.
fftshift: Сдвигает нулевые частотные члены в центр массива. Для 2-D 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 fft для определений и используемых соглашений.

Примеры

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> scipy.fft.fft2(x)
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        ]])