scipy.fft.

rfftn#

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

计算实输入的 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 维实数组中任意数量轴的 N 维离散傅里叶变换。默认情况下，所有轴都会进行变换，其中实数变换在最后一个轴上执行，而其余变换是复数。

参数:

xarray_like: 输入数组，被视为实数。
s整数序列，可选: 要使用的输入形状（每个变换轴的长度）。（s[0] 指的是轴 0，s[1] 指的是轴 1，等等）。s 的最后一个元素对应于 rfft(x, n) 中的 n，而对于其余轴，它对应于 fft(x, n) 中的 n。沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则会裁剪输入。如果它更大，则用零填充输入。如果没有给出 s，则使用输入沿 axes 指定的轴的形状。
axes整数序列，可选: 计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后 len(s) 个轴，如果也未指定 s，则使用所有轴。
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。有关更多详细信息，请参阅 fft。
workersint，可选: 用于并行计算的最大工作进程数。如果为负数，则该值从 os.cpu_count() 环绕。有关更多详细信息，请参阅 fft。
planobject, 可选: 此参数保留用于传递下游 FFT 供应商提供的预计算计划。它目前在 SciPy 中未使用。

1.5.0 版本中新增。

返回:

out复数 ndarray: 截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴或 s 和 x 的组合进行变换，如上面的参数部分所述。最后一个变换轴的长度将为 s[-1]//2+1，而其余变换轴的长度将根据 s 或与输入保持不变。

抛出:

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

另请参阅

irfftn: rfftn 的逆运算，即实输入的 N 维 FFT 的逆运算。
fft: 一维 FFT，带有定义和惯例。
rfft: 实输入的一维 FFT。
fftn: N 维 FFT。
rfft2: 实输入的二维 FFT。

注释

实输入的变换在最后一个变换轴上执行，如 rfft，然后其余轴上的变换如 fftn。对于最后一个变换轴，输出的顺序与 rfft 相同，对于其余变换轴，输出的顺序与 fftn 相同。

有关详细信息、定义和使用的惯例，请参阅 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]]])