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

此函数使用快速傅里叶变换 (FFT) 在 M 维数组的任意轴上计算 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，即二维 FFT。

参数：:

xarray_like: 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] 指的是轴 0，s[1] 指的是轴 1，等等）。这对应于 n 对于 fft(x, n)。沿每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入会被裁剪。如果它更大，则输入会被填充零。如果 s 未给出，则使用由 axes 指定的轴的输入形状。
axes整数序列，可选: 要计算 FFT 的轴。如果没有给出，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，则可以销毁 x 的内容；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程序数。如果为负，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: 此参数用于传入由下游 FFT 供应商提供的预计算计划。它目前在 SciPy 中未使用。

在版本 1.5.0 中添加。

返回值：:

out复数 ndarray: 沿由 axes 指示的轴（或如果没有给出 axes 则为最后两个轴）变换的截断或零填充输入。

引发：:

ValueError: 如果 s 和 axes 的长度不同，或者没有给出 axes 并且 len(s) != 2。
IndexError: 如果 axes 的元素大于 x 的轴数。

另请参见

ifft2: 逆二维 FFT。
fft: 一维 FFT。
fftn: N 维 FFT。
fftshift: 将零频率项移到数组的中心。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，其 axes 的默认值不同。

与 fft 类似，输出包含变换轴的低阶角中的零频率项，这些轴前半部分的正频率项，轴中间的奈奎斯特频率项，以及轴后半部分的负频率项，按照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，有关定义和使用约定，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        ]])