scipy.fft.

rfft2#

scipy.fft.rfft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)[源代码]#

计算实数数组的二维 FFT。

参数:
x数组

输入数组,被视为实数。

s整数序列,可选

FFT 的形状。

axes整数序列,可选

计算 FFT 的轴。

norm{“backward”, “ortho”, “forward”},可选

归一化模式(参见 fft)。默认值为“backward”。

overwrite_x布尔值,可选

如果为 True,x 的内容可能会被破坏;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。如果为负值,则该值将从 os.cpu_count() 环绕。有关更多详细信息,请参见 fft

plan对象,可选

此参数保留用于传入由下游 FFT 供应商提供的预计算计划。SciPy 目前尚未使用此参数。

在 1.5.0 版本中添加。

返回:
outndarray

实数二维 FFT 的结果。

另请参见

irfft2

实数输入的二维 FFT 的逆变换。

rfft

实数输入的一维 FFT。

rfftn

计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换。

注释

这实际上只是 rfftn,但默认行为有所不同。有关更多详细信息,请参见 rfftn

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.broadcast_to([1, 0, -1, 0], (4, 4))
>>> scipy.fft.rfft2(x)
array([[0.+0.j, 8.+0.j, 0.+0.j],
       [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
       [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
       [0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j]])