scipy.fft.

fft2#

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

計算 2 維離散傅立葉轉換

此函數藉由快速傅立葉轉換 (FFT) 計算 M 維陣列中任意軸上的 N 維離散傅立葉轉換。預設情況下，轉換會計算輸入陣列的最後兩個軸，即二維 FFT。

參數:

xarray_like (類陣列): 輸入陣列，可以是複數
s整數序列，選用: 輸出的形狀（每個轉換軸的長度）（s[0] 指的是軸 0，s[1] 指的是軸 1，依此類推）。這對應於 fft(x, n) 中的 n。沿著每個軸，如果給定的形狀小於輸入的形狀，則會裁剪輸入。如果較大，則會用零填充輸入。如果未給定 s，則會使用沿著 axes 指定軸的輸入形狀。
axes整數序列，選用: 計算 FFT 的軸。如果未給定，則使用最後兩個軸。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}，選用: 正規化模式（請參閱 fft）。預設值為 “backward”。
overwrite_x布林值，選用: 如果為 True，則可以破壞 x 的內容；預設值為 False。請參閱 fft 以取得更多詳細資訊。
workers整數，選用: 用於平行計算的最大工作人員數量。如果為負數，則該值會從 os.cpu_count() 環繞。請參閱 fft 以取得更多詳細資訊。
plan物件，選用: 此引數保留用於傳遞由下游 FFT 供應商提供的預先計算的計畫。目前在 SciPy 中尚未使用。

在 1.5.0 版本中新增。

回傳值:

out複數 ndarray: 沿著 axes 指示的軸轉換，或在未給定 axes 時沿著最後兩個軸轉換的截斷或零填充輸入。

引發:

ValueError: 如果 s 和 axes 的長度不同，或者未給定 axes 且 len(s) != 2。
IndexError: 如果 axes 的元素大於 x 的軸數。

另請參閱

ifft2: 反向二維 FFT。
fft: 一維 FFT。
fftn: N 維 FFT。
fftshift: 將零頻率項移動到陣列的中心。對於二維輸入，交換第一和第三象限，以及第二和第四象限。

註解

fft2 只是 fftn，但 axes 的預設值不同。

與 fft 類似，輸出在轉換軸的低階角包含零頻率項，在這些軸的前半部分包含正頻率項，在軸的中間包含奈奎斯特頻率項，在軸的後半部分包含負頻率項，依負頻率遞減的順序排列。

有關詳細資訊和繪圖範例，請參閱 fftn，有關使用的定義和慣例，請參閱 fft。

範例

>>> 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        ]])