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变换。换句话说，在数值精度范围内，ifft2(fft2(x)) == x。默认情况下，逆变换在输入数组的最后两个轴上计算。

与 ifft 类似，输入应以 fft2 返回的相同方式排序，即，它应该在两个轴的低阶角处具有零频率项，这些轴的前半部分具有正频率项，轴的中间具有奈奎斯特频率项，以及两个轴的后半部分具有负频率项，按负频率递减的顺序。

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] 指轴 0，s[1] 指轴 1，等等）。这对应于 ifft(x, n) 中的 n。沿每个轴，如果给定形状小于输入形状，则裁剪输入。如果它较大，则用零填充输入。如果未给出 s，则使用由 axes 指定的轴上的输入形状。有关 ifft 零填充的问题，请参见注释。
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 指示的轴转换，如果未给出 axes，则沿最后两个轴转换。

引发:

ValueError: 如果 s 和 axes 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。

另请参阅

fft2: 前向二维 FFT，ifft2 是其逆变换。
ifftn: N维 FFT 的逆变换。
fft: 一维 FFT。
ifft: 一维逆 FFT。

附注

ifft2 只是 ifftn，其 axes 的默认值不同。

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，通过沿指定维度向输入追加零来执行。尽管这是常见的方法，但它可能会导致令人惊讶的结果。如果需要另一种形式的零填充，则必须在调用 ifft2 之前执行。

数组 API 标准支持

除了 NumPy 之外，ifft2 对兼容 Python Array API Standard 的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）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 = 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]])