scipy.fft.rfftn¶
- scipy.fft.rfftn(x, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码]¶
计算实输入的N-D离散傅立叶变换。
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)。的最后一个要素 s 对应于 n 为rfft(x, n)
,而对于其余的轴,它对应于 n 为fft(x, n)
。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 。
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
rfft
,则在其余轴上执行变换,如下所示fftn
。输出的顺序如下所示rfft
对于最终变换轴,以及对于fftn
用于剩余的变换轴。看见
fft
有关使用的详细信息、定义和约定。示例
>>> import scipy.fft >>> x = np.ones((2, 2, 2)) >>> scipy.fft.rfftn(x) 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]]])
>>> scipy.fft.rfftn(x, 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]]])