scipy.fft.

ifft2#

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

计算二维离散傅里叶逆变换。

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，逆变换是在输入数组的最后两个轴上计算的。

与 ifft 类似，输入应按 fft2 返回的方式排序，即，它应在两个轴的低阶角具有零频率项，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的项，并在两个轴的后半部分按递减的负频率顺序排列负频率项。

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，依此类推）。这对应于 ifft(x, n) 的 n。沿着每个轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入将被裁剪。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 axes 指定的轴的形状。有关 ifft 零填充的问题，请参阅注释。
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）。默认为 “backward”。
overwrite_xbool，可选: 如果为 True，则可以销毁 x 的内容；默认为 False。有关详细信息，请参阅 fft。
workersint，可选: 用于并行计算的最大工作线程数。如果为负数，则该值从 os.cpu_count() 中环绕。有关详细信息，请参阅 fft。
plan对象，可选: 此参数保留用于传入下游 FFT 供应商提供的预先计算的计划。目前在 SciPy 中未使用。

在 1.5.0 版本中添加。

返回:

out复数 ndarray: 沿 axes 指示的轴或最后两个轴（如果未给出 axes）转换的截断或零填充输入。

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 的元素大于 x 的轴数。

另请参阅

fft2: 正向二维 FFT，其中 ifft2 是逆变换。
ifftn: N 维 FFT 的逆变换。
fft: 一维 FFT。
ifft: 一维逆 FFT。

注释

ifft2 只是 ifftn，其 axes 的默认值不同。

有关详细信息和绘图示例，请参阅 ifftn，有关定义和所用约定，请参阅 fft。

与 ifft 类似，零填充是通过将零附加到输入沿指定维度执行的。虽然这是常见的方法，但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。

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]])