scipy.fft.

fft2#

scipy.fft.fft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[source]#

计算二维离散傅里叶变换

此函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算M维数组中任意轴上的N维离散傅里叶变换。默认情况下，变换是在输入数组的最后两个轴上计算的，即进行二维FFT。

参数:

x类数组: 输入数组，可以是复数
s整数序列，可选: 输出的形状（每个变换轴的长度）（s[0] 指轴 0，s[1] 指轴 1，等等）。这对应于 fft(x, n) 中的 n。沿每个轴，如果给定形状小于输入数组的形状，则输入会被裁剪。如果大于，则输入会用零进行填充。如果未给定 s，则使用由 axes 指定的轴上的输入形状。
axes整数序列，可选: 计算 FFT 的轴。如果未给定，则使用最后两个轴。
norm{"backward", "ortho", "forward"}，可选: 归一化模式（参见 fft）。默认值为 “backward”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为 True，x 的内容可能会被破坏；默认值为 False。有关更多详细信息，请参见 fft。
workers整数，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() 环绕。有关更多详细信息，请参见 fft。
plan对象，可选: 此参数保留用于传入由下游 FFT 供应商提供的预计算计划。SciPy 目前不使用此参数。

在版本 1.5.0 中新增。

返回:

out复数 ndarray: 截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴进行变换，如果未给定 axes，则沿最后两个轴进行变换。

抛出:

ValueError: 如果 s 和 axes 长度不同，或者未给定 axes 且 len(s) != 2。
IndexError: 如果 axes 的某个元素大于 x 的轴数。

另请参见

ifft2: 二维 FFT 的逆变换。
fft: 一维 FFT。
fftn: N维 FFT。
fftshift: 将零频率项移动到数组中心。对于二维输入，交换第一和第三象限，以及第二和第四象限。

备注

fft2 只是 fftn 在 axes 参数上具有不同默认值的版本。

输出，类似于 fft，在变换轴的低阶角包含零频率项，这些轴的前半部分包含正频率项，轴的中间包含奈奎斯特频率项，轴的后半部分包含负频率项，按负频率递减的顺序排列。

有关详细信息和绘图示例，请参见 fftn；有关所用定义和约定，请参见 fft。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> scipy.fft.fft2(x)
array([[ 50.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        , # may vary
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ,
          0.  +0.j        ,   0.  +0.j        ]])