scipy.fft.

rfftn#

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

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，实数变换在最后一个轴上执行，而其余变换是复数变换。

参数:

xarray_like: 输入数组，假定为实数。
s整数序列，可选: 用于输入数组的形状（沿每个变换轴的长度）。(s[0] 指轴 0，s[1] 指轴 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。沿任意轴，如果给定形状小于输入形状，则输入将被裁剪。如果大于输入形状，则输入用零填充。如果未给出 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 s 也未指定，则使用所有轴。
norm{"backward", "ortho", "forward"}, 可选: 归一化模式（请参阅 fft）。默认值为“backward”。
overwrite_xbool, 可选: 如果为 True，则 x 的内容可能会被销毁；默认值为 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 worker 数量。如果为负，则该值从 os.cpu_count() 环绕。有关更多详细信息，请参阅 fft。
plan对象，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。目前在 SciPy 中未使用。

版本 1.5.0 中添加。

返回:

out复数 ndarray: 截断或零填充的输入，沿 axes 指示的轴，或通过 s 和 x 的组合进行变换，如上述参数部分所述。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。

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。

另请参阅

irfftn: rfftn 的逆运算，即实数输入的 N 维 FFT 的逆运算。
fft: 1 维 FFT，及其使用的定义和约定。
rfft: 实数输入的 1 维 FFT。
fftn: N 维 FFT。
rfft2: 实数输入的 2-D FFT。

附注

实数输入的变换在最后一个变换轴上执行，如 rfft 所示，然后其余轴上的变换执行，如 fftn 所示。输出的顺序与 rfft 对于最终变换轴的顺序相同，与 fftn 对于其余变换轴的顺序相同。

有关详细信息、定义和约定，请参阅 fft。

数组 API 标准支持

rfftn 对兼容 Python Array API 标准的后端（除了 NumPy）具有实验性支持。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）组合。

库	CPU	GPU
NumPy	✅	不适用
CuPy	不适用	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	⚠️ 计算图	不适用

有关更多信息，请参阅对数组 API 标准的支持。

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]]])