numpy.fft.rfftn#
- fft.rfftn(a, s=None, axes=None, norm=None, out=None)[源代码]#
计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换.
此函数通过快速傅立叶变换(FFT)计算 M 维实数数组中任意数量轴上的 N 维离散傅立叶变换.默认情况下,所有轴都进行变换,最后一个轴执行实数变换,而其余变换是复数.
- 参数:
- aarray_like
输入数组,被认为是实数.
- s整数序列,可选
要使用的形状(沿每个变换轴的长度),从输入中获取.(
s[0]指的是轴 0,s[1]指的是轴 1,等等). s 的最后一个元素对应于rfft(x, n)的 n ,而对于其余轴,它对应于fft(x, n)的 n .沿任何轴,如果给定的形状小于输入的形状,则输入被裁剪.如果它更大,则用零填充输入.在 2.0 版本发生变更: 如果它是
-1,则使用整个输入(不进行填充/修剪).如果未给定 s ,则使用输入沿 axes 指定的轴的形状.
自 2.0 版本弃用: 如果 s 不是
None,则 axes 也不能是None.自 2.0 版本弃用: s 必须仅包含
int,而不是None值.None值目前意味着在相应的 1-D 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
用于计算 FFT 的轴.如果未给出,则使用最后
len(s)个轴,如果也未指定 s ,则使用所有轴.自 2.0 版本弃用: 如果指定了 s ,则还必须显式指定要变换的相应 axes .
- norm{“backward”, “ortho”, “forward”},可选
归一化模式(请参阅
numpy.fft).默认为 “backward”.指示缩放正向/反向变换对的哪个方向以及使用什么归一化因子.在 1.20.0 版本加入: 增加了“backward”,“forward”值.
- outcomplex ndarray, 可选
如果提供,结果将放置在此数组中.它应该具有适合所有轴的适当形状和dtype(因此与传递所有轴(除了琐碎的
s)不兼容).在 2.0.0 版本加入.
- 返回:
- outcomplex ndarray
截断或零填充的输入,沿着由 axes 指示的轴或由 s 和 a 的组合变换,如上面的参数部分中所述.最后一个变换轴的长度将为
s[-1]//2+1,而其余变换轴的长度将根据 s 或与输入相比保持不变.
- 提出:
- ValueError
如果 s 和 axes 的长度不同.
- IndexError
如果 axes 的元素大于 a 的轴数.
参见
注释
实数输入的变换在最后一个变换轴上执行,如
rfft所执行,然后其余轴上的变换由fftn执行.输出的顺序对于最终变换轴与rfft的顺序相同,而对于其余变换轴与fftn的顺序相同.有关详细信息,定义和使用的约定,请参见
fft.示例
>>> import numpy as np >>> a = np.ones((2, 2, 2)) >>> np.fft.rfftn(a) array([[[8.+0.j, 0.+0.j], # may vary [0.+0.j, 0.+0.j]], [[0.+0.j, 0.+0.j], [0.+0.j, 0.+0.j]]])
>>> np.fft.rfftn(a, axes=(2, 0)) array([[[4.+0.j, 0.+0.j], # may vary [4.+0.j, 0.+0.j]], [[0.+0.j, 0.+0.j], [0.+0.j, 0.+0.j]]])