scipy.fft.ihfftn¶

scipy.fft.ihfftn(x, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码]¶

计算实谱的N-D离散傅立叶逆变换。

该函数通过快速傅立叶变换(FFT)计算M-D实数组中任意多个轴上的N-D离散傅立叶逆变换。默认情况下，所有轴都会进行变换，其中实数变换在最后一个轴上执行，而其余变换是复杂的。

参数

xarray_like: 输入数组，视为实数。
s整型序列，可选: 输入中要使用的形状(沿每个变换轴的长度)。 (s[0] 指的是轴0， s[1] 到轴1，依此类推)。沿任意轴，如果给定的形状小于输入的形状，则会裁剪输入。如果它较大，则输入用零填充。如果 s 指定的轴的输入形状。 axes 是使用的。
axes整型序列，可选: 要在其上计算FFT的轴。如果没有给出，最后一个 len(s) 如果使用轴，则使用轴；如果使用所有轴，则使用所有轴 s 也未指定。
norm{“向后”，“正向”，“向前”}，选填: 标准化模式(请参见 fft )。默认值为“向后”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为True，则 x 可以销毁；默认值为false。看见 fft 了解更多详细信息。
workers整型，可选: 用于并行计算的最大工作进程数。如果为负值，则值从 os.cpu_count() 。看见 fft 了解更多详细信息。
plan对象，可选: 此参数保留用于传递由下游FFT供应商提供的预计算计划。它目前没有在本科学计划中使用。

1.5.0 新版功能.

退货

out复数ndarray: 沿由指示的轴转换的截断或填零的输入 axes ，或通过组合 s 和 x ，如上面的参数部分所述。最后转换的轴的长度将为 s[-1]//2+1 ，而其余的变换轴的长度将根据 s ，或者与输入保持不变。

加薪

ValueError: 如果 s 和 axes 有不同的长度。
IndexError: 如果一个元素是 axes 的轴数大于 x 。

参见

hfftn: 厄米输入的N维正向FFT。
hfft: 厄米输入的一维FFT。
fft: 一维FFT，使用了定义和约定。
fftn: N-D FFT。
hfft2: 厄米输入的二维FFT。

注意事项

实输入的变换是在最后一个变换轴上执行的，如下所示 ihfft ，则在其余轴上执行变换，如下所示 ifftn 。输出的顺序是厄米输出信号的正部分，格式与 rfft 。

示例

>>> import scipy.fft
>>> x = np.ones((2, 2, 2))
>>> scipy.fft.ihfftn(x)
array([[[1.+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]]])
>>> scipy.fft.ihfftn(x, axes=(2, 0))
array([[[1.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [1.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])

scipy.fft.hfftn

scipy.fft.dct