fft.
fft2
计算二维离散傅里叶变换。
此函数计算 n -空间离散傅立叶变换 M -通过快速傅立叶变换（FFT）的尺寸阵列。默认情况下，转换是在输入数组的最后两个轴上计算的，即二维FFT。
输入数组，可以是复杂的
输出的形状（每个转换轴的长度） (s[0] 指0轴， s[1] 至轴1等）。这相当于 n 对于 fft(x, n) . 沿着每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则将剪切输入。如果它更大，输入将用零填充。如果 s 未给定，输入沿指定轴的形状 axes 使用。
s[0]
s[1]
n
fft(x, n)
计算FFT的轴。如果未给出，则使用最后两个轴。中的重复索引 axes 表示在该轴上执行多次变换。一个元素序列意味着执行一维FFT。
1.10.0 新版功能.
标准化模式（参见 numpy.fft ). 默认为“向后”。指示前向/后向变换对的哪个方向被缩放以及使用什么规格化因子。
numpy.fft
1.20.0 新版功能: 添加了“向后”、“向前”值。
截断的或零填充的输入，沿所指示的轴转换。 axes 或最后两个轴，如果 axes 没有给出。
如果 s 和 axes 长度不同，或 axes 未给予 len(s) != 2 .
len(s) != 2
如果一个元素 axes 大于的轴数 a .
参见
离散傅立叶变换的整体视图，使用定义和约定。
ifft2
二维逆快速傅立叶变换。
fft
一维FFT。
fftn
这个 n -尺寸fft。
fftshift
将零频率项移到阵列的中心。对于二维输入，交换第一个和第三个象限，以及第二个和第四个象限。
笔记
fft2 只是 fftn 具有不同的默认值 axes .
输出，类似于 fft ，包含变换轴的低阶角的零频率项，这些轴的前半部分的正频率项，轴中间的奈奎斯特频率项和轴的后半部分的负频率项，以递减的负频率顺序。
见 fftn 有关详细信息和绘图示例，以及 numpy.fft 用于定义和约定。
实例
>>> 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 ]])