scipy.fft.

rfftn#

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

计算实数输入的 N 维离散傅里叶变换。

此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 计算 M 维实数数组中任意数量轴上的 N 维离散傅里叶变换。默认情况下，所有轴都进行变换，最后轴执行实数变换，而其余变换为复数。

参数：:

xarray_like: 输入数组，视为实数。
s整数序列，可选: 从输入中使用的形状（每个变换轴的长度）。（s[0] 指代轴 0，s[1] 指代轴 1，依此类推）。s 的最后一个元素对应于 rfft(x, n) 的 n，而对于其余轴，它对应于 fft(x, n) 的 n。沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则截断输入。如果它更大，则用零填充输入。如果未给出 s，则使用 axes 指定的轴上输入的形状。
axes整数序列，可选: 要计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后 len(s) 个轴，或者如果未指定 s，则使用所有轴。
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，则可以破坏 x 的内容；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。如果为负数，则该值将从 os.cpu_count() 中环绕。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下游 FFT 供应商提供的预先计算的计划。目前它在 SciPy 中未使用。

在版本 1.5.0 中添加。

返回值：:

out复数 ndarray: 已截断或用零填充的输入，沿 axes 指示的轴进行变换，或者通过 s 和 x 的组合进行变换，如上文参数部分所述。最后变换轴的长度将为 s[-1]//2+1，而其余变换轴的长度将根据 s 确定，或者与输入保持一致。

引发：:

ValueError: 如果 s 和 axes 的长度不同。
IndexError: 如果 axes 的某个元素大于 x 的轴数。

另请参见

irfftn: rfftn 的逆，即实数输入的 N 维 FFT 的逆。
fft: 一维 FFT，带有所用定义和约定。
rfft: 实数输入的一维 FFT。
fftn: N 维 FFT。
rfft2: 实数输入的二维 FFT。

注释

对实数输入的变换是在最后一个变换轴上执行的，如 rfft，然后对其余轴的变换像 fftn 一样执行。输出的顺序与最后变换轴的 rfft 相同，与其余变换轴的 fftn 相同。

有关详细信息、定义和所用约定，请参见 fft。

示例

>>> import scipy.fft
>>> import numpy as np
>>> x = np.ones((2, 2, 2))
>>> scipy.fft.rfftn(x)
array([[[8.+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.rfftn(x, axes=(2, 0))
array([[[4.+0.j,  0.+0.j], # may vary
        [4.+0.j,  0.+0.j]],
       [[0.+0.j,  0.+0.j],
        [0.+0.j,  0.+0.j]]])