scipy.fft.

dctn#

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

返回指定轴上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（参见 Notes）。默认类型为 2。
sint 或 int 的 array_like 或 None，可选: 结果的形状。如果 s 和 axes （见下文）都为 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 个维度会用零填充。如果 s[i] < x.shape[i]，则输入的第 i 个维度会截断为长度 s[i]。如果 s 的任何元素为 -1，则使用 x 的相应维度的大小。
axesint 或 int 的 array_like 或 None，可选: 计算 DCT 的轴。如果未给定，则使用最后 len(s) 个轴，如果 s 也未指定，则使用所有轴。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, 可选: 归一化模式（参见 Notes）。默认为 “backward”。
overwrite_xbool, 可选: 如果为 True，则可以销毁 x 的内容；默认为 False。
workersint, 可选: 用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数，则该值从 os.cpu_count() 环绕。有关详细信息，请参见 fft。
orthogonalizebool, 可选: 是否使用正交化的 DCT 变体（参见 Notes）。当 norm="ortho" 时默认为 True，否则默认为 False。

1.8.0 版本中新增。

返回:

y实数的 ndarray: 变换后的输入数组。

参见

idctn: 逆多维 DCT

备注

有关 DCT 类型和归一化模式的完整详细信息以及参考资料，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