scipy.fft.

ifft2#

scipy.fft.ifft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[source]#

计算二维逆离散傅里叶变换。

此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 计算 M 维数组中任意数量轴上的二维离散傅里叶变换的逆。换句话说，ifft2(fft2(x)) == x 在数值精度范围内成立。默认情况下，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。

输入，类似于 ifft，应该以与 fft2 返回的相同方式排序，即它应该在两个轴的低位角上具有零频率项，在这些轴的前半部分具有正频率项，在轴的中间具有奈奎斯特频率项，以及在两个轴的后半部分具有负频率项，按负频率递减的顺序排列。

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 的 ifft(x, n)。沿着每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则裁剪输入。如果它更大，则输入将用零填充。如果未给出 s，则使用输入沿着由 axes 指定的轴的形状。有关 ifft 零填充问题的说明，请参见注释。
axes整数序列，可选: 要计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后两个轴。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, 可选: 规范化模式（参见 fft）。默认值为“backward”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为 True，则可以破坏 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线程数。如果为负数，则该值将从 os.cpu_count() 绕回。有关更多详细信息，请参见 fft。
plan对象，可选: 此参数专用于传递由下游 FFT 供应商提供的预先计算的计划。目前它在 SciPy 中未使用。

在版本 1.5.0 中添加。

返回值：:

out复数 ndarray: 沿着由 axes 指定的轴或最后两个轴（如果未给出 axes）变换的截断或零填充的输入。

引发：:

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

另请参见

fft2: 正向二维 FFT，ifft2 是它的逆。
ifftn: N 维 FFT 的逆。
fft: 一维 FFT。
ifft: 一维逆 FFT。

注释

ifft2 只是 ifftn 具有不同的 axes 默认值。

有关详细信息和绘图示例，请参见 ifftn，有关定义和使用的约定，请参见 fft。

零填充，类似于 ifft，是通过在指定维度上追加零到输入来执行的。虽然这是常见的方法，但它可能会导致意想不到的结果。如果需要其他形式的零填充，则必须在调用 ifft2 之前执行。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = 4 * np.eye(4)
>>> scipy.fft.ifft2(x)
array([[1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j], # may vary
       [0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j],
       [0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]])