scipy.fft.

dctn#

scipy.fft.dctn(x, type=2, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, orthogonalize=None)[source]#

返回沿指定轴的多维离散余弦变换。

参数:

xarray_like: 输入数组。
type{1, 2, 3, 4}, 可选: DCT 的类型（见注释）。默认类型为 2。
sint 或 array_like of ints 或 None, 可选: 结果的形状。如果 s 和 axes（见下文）均为 None，则 s 为 x.shape；如果 s 为 None 但 axes 不为 None，则 s 为 numpy.take(x.shape, axes, axis=0)。如果 s[i] > x.shape[i]，则输入的第 i 维将用零填充。如果 s[i] < x.shape[i]，则输入的第 i 维将被截断为长度 s[i]。如果 s 中的任何元素为 -1，则使用 x 的对应维度的尺寸。
axesint 或 array_like of ints 或 None, 可选: 计算 DCT 的轴。如果未给出，则使用最后 len(s) 个轴，或者如果 s 也未指定，则使用所有轴。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, 可选: 规范化模式（见注释）。默认值为“backward”。
overwrite_xbool, 可选: 如果为 True，则可以销毁 x 的内容；默认值为 False。
workersint, 可选: 用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数，则该值将从 os.cpu_count() 中循环。有关更多详细信息，请参见 fft。
orthogonalizebool, 可选: 是否使用正交 DCT 变体（见注释）。当 norm="ortho" 时默认为 True，否则默认为 False。

在版本 1.8.0 中添加。

返回值:

yndarray of real: 变换后的输入数组。

另请参见

idctn: 多维逆 DCT

注释

有关 DCT 类型和规范化模式的完整详细信息，以及参考文献，请参见 dct。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.fft import dctn, idctn
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> y = rng.standard_normal((16, 16))
>>> np.allclose(y, idctn(dctn(y)))
True