scipy.fft.

idctn#

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

返回沿指定轴的多维逆离散余弦变换。

参数:

xarray_like: 输入数组。
type{1, 2, 3, 4}, 可选: DCT 的类型（参见注释）。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 个维度用零填充。如果 s[i] < x.shape[i]，则输入的第 i 个维度被截断为长度 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 IDCT 的轴。如果未给出，则使用最后的 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（参见注释）。默认为“backward”。
overwrite_xbool, 可选: 如果为 True，则可以破坏 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，则该值会从 os.cpu_count() 中回绕。有关更多详细信息，请参见fft。
orthogonalizebool, 可选: 是否使用正交化的 IDCT 变体（参见注释）。当 norm="ortho" 时默认为 True，否则为 False。

在 1.8.0 版本中添加。

返回:

y实数 ndarray: 变换后的输入数组。

参见

dctn: 多维 DCT

注释

有关 IDCT 类型和归一化模式的完整详细信息以及参考资料，请参见idct。

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