scipy.fft.

ihfftn#

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

针对实谱计算 N-D 离散傅立叶逆变换。

此函数在 M-D 实阵列中通过快速傅立叶变换 (FFT) 针对任意轴数计算 N-D 离散傅立叶逆变换。默认情况下，对所有轴进行变换（最后一个轴上执行实变换），而对其余的轴进行复变换。

参数:

xarray_like: 输入数组，视作实数。
s选填，整数序列: 来自输入要使用的形状（沿着每个变换轴的长度）。（s[0] 指代轴 0，s[1] 指代轴 1，依此类推）。在任何轴中，如果给定的形状小于输入形状，则裁剪输入。如果它更大，则用零填充输入。如果未给出，则沿着 axes 指定的轴使用输入的形状。
axes整型序列，可选: 计算 FFT 的轴。如果没有给出，则使用最后 len(s) 个轴，如果也没有指定 s，则使用所有轴。
norm{“backward”, “ortho”, “forward”}，可选: 规范化模式（参见 fft）。默认值是“backward”。
overwrite_x布尔值，可选: 如果为 True，则可销毁 x 的内容；默认值为 False。有关更多详细信息，请参见 fft。
workers整型，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() 处回绕。有关更多详细信息，请参见 fft。
plan对象，可选: 此参数保留用于传递由下游 FFT 供应商提供的预先计算的计划。它目前在 SciPy 中未使用。

1.5.0 版中已添加。

返回:

out复数 ndarray: 截断或用零填充的输入，沿着 axes 指示的轴或由 s 和 x 组合（如上文参数部分所述）转换。所变换的最后一个轴的长度将为 s[-1]//2+1，而其余的变换轴的长度将根据 s 确定，或与输入中的长度保持不变。

引发:

ValueError: 如果 s 和 axes 有不同的长度。
IndexError: 如果 axes 的元素大于 x 的轴数。

另请参阅

hfftn: Hermitian 输入的前向 N-D FFT。
hfft: Hermitian 输入的 1-D FFT。
fft: 1-D FFT，带有使用的定义和约定。
fftn: N-D FFT。
hfft2: Hermitian 输入的 2-D FFT。

说明

对最后转换轴进行实输入转换，如同 ihfft，然后对余下轴进行转换，如同 ifftn。输出的顺序是 Hermitian 输出信号的正部分，格式与 rfft 相同。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.ones((2, 2, 2))
>>> scipy.fft.ihfftn(x)
array([[[1.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [0.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])
>>> scipy.fft.ihfftn(x, axes=(2, 0))
array([[[1.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [1.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])