scipy.fft.

fftshift#

scipy.fft.fftshift(x, axes=None)[source]#

将零频率分量移到频谱中心。

此函数交换所有列出的轴（默认为所有轴）的半空间。请注意，只有当 len(x) 为偶数时，y[0] 才是奈奎斯特分量。

参数:

xarray_like: 输入数组。
axesint 或 shape 元组，可选: 要进行移位的轴。默认值为 None，这将移位所有轴。

返回:

yndarray: 移位后的数组。

另请参阅

ifftshift: fftshift 的反函数。

附注

数组 API 标准支持

fftshift 对 Python Array API Standard 兼容的后端具有实验性支持，除了 NumPy 之外。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	✅	不适用

有关更多信息，请参阅对数组 API 标准的支持。

示例

>>> import numpy as np
>>> freqs = np.fft.fftfreq(10, 0.1)
>>> freqs
array([ 0.,  1.,  2., ..., -3., -2., -1.])
>>> np.fft.fftshift(freqs)
array([-5., -4., -3., -2., -1.,  0.,  1.,  2.,  3.,  4.])

仅沿第二个轴移位零频率分量

>>> freqs = np.fft.fftfreq(9, d=1./9).reshape(3, 3)
>>> freqs
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4., -4.],
       [-3., -2., -1.]])
>>> np.fft.fftshift(freqs, axes=(1,))
array([[ 2.,  0.,  1.],
       [-4.,  3.,  4.],
       [-1., -3., -2.]])