numpy.fft.ifft2

fft.ifft2(a, s=None, axes=(- 2, - 1), norm=None)

计算二维逆离散傅立叶变换。

该函数通过快速傅立叶变换（FFT）计算二维离散傅立叶变换在m维阵列中任意轴上的逆。换言之， ifft2(fft2(a)) == a 在数字精度范围内。默认情况下，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。

输入，类似于 ifft ，订购方式应与 fft2 也就是说，它应该有两个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两个轴的后半部分的负频率项，以递减的负频率顺序。

参数

aarray_like

输入数组，可以是复杂的。

sINTS序列，可选

输出的形状（每个轴的长度） (s[0] 指0轴， s[1] 至轴1等）。这相当于 n 对于 ifft(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。见发行说明 ifft 零填充。

axesINTS序列，可选

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。

norm{“向后”，“正交”，“向前”}，可选

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。

1.20.0 新版功能: 添加了“向后”、“向前”值。

返回

out复合中子

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。

加薪

ValueError

如果 s 和 axes 长度不同，或 axes 未给予 len(s) != 2 .

IndexError

如果一个元素 axes 大于的轴数 a .

参见

numpy.fft

离散傅立叶变换的整体视图，使用定义和约定。

fft2

前向二维FFT，其中 ifft2 是相反的。

ifftn

反 n -尺寸fft。

fft

一维FFT。

ifft

一维逆FFT。

笔记

ifft2 只是 ifftn 具有不同的默认值 axes .

见 ifftn 有关详细信息和绘图示例，以及 numpy.fft 用于定义和使用的约定。

零填充，类似于 ifft ，通过沿指定维度向输入追加零来执行。虽然这是一种常见的方法，但它可能会导致令人惊讶的结果。如果需要其他形式的零填充，则必须在 ifft2 被称为。

实例

>>> a = 4 * np.eye(4)
>>> np.fft.ifft2(a)
array([[1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j], # may vary
       [0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j],
       [0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]])

numpy.fft.fft2 numpy.fft.fftn