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]])