fft2#
- scipy.fft.fft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码]#
计算 2-D 离散傅里叶变换
此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 计算 M-D 数组中任意轴上的 N-D 离散傅里叶变换。默认情况下，变换在输入数组的最后两个轴上计算，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，依此类推）。这对应于fft(x, n)中的n。沿每个轴，如果给定形状小于输入形状，则输入将被裁剪。如果给定形状大于输入形状，则输入将用零填充。如果未给出 s，则使用由 axes 指定的输入沿轴的形状。- axes整数序列，可选
计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后两个轴。
- norm{"backward", "ortho", "forward"}, 可选
归一化模式（请参阅
fft）。默认值为“backward”。- overwrite_xbool, 可选
如果为 True，则 x 的内容可能会被销毁；默认值为 False。有关更多详细信息，请参阅
fft。- workersint, 可选
用于并行计算的最大 worker 数量。如果为负，则该值从
os.cpu_count()环绕。有关更多详细信息，请参阅fft。- plan对象，可选
此参数保留用于传递下游 FFT 供应商提供的预计算计划。目前在 SciPy 中未使用。
版本 1.5.0 中添加。
- 返回:
- out复数 ndarray
截断或零填充的输入，沿由 axes 指定的轴，或在未给出 axes 时沿最后两个轴计算变换。
- 引发:
- ValueError
如果 s 和 axes 的长度不同，或者未给出 axes 且
len(s) != 2。- IndexError
如果 axes 的某个元素大于 x 的轴数。
附注
输出（类似于
fft）在变换轴的低频角包含零频率项，在这些轴的前半部分包含正频率项，在轴的中间包含奈奎斯特频率项，在轴的后半部分包含负频率项，频率按负频率递减的顺序排列。有关详细信息和绘图示例，请参阅
fftn，有关使用的定义和约定，请参阅fft。数组 API 标准支持
fft2除了 NumPy 之外，还对 Python Array API Standard 兼容后端提供实验性支持。请考虑通过设置环境变量SCIPY_ARRAY_API=1并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）的组合。库
CPU
GPU
NumPy
✅
不适用
CuPy
不适用
✅
PyTorch
✅
✅
JAX
✅
✅
Dask
⚠️ 计算图
不适用
有关更多信息，请参阅 对数组 API 标准的支持。
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 ]])