NumPy 1.14 - numpy.fft.fft2()

numpy.fft.fft2




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numpy.fft.fft2

numpy.fft.fft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None) [source]

2-आयामी असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म की गणना करें

यह फंक्शन n -डिमेटिक डिसक्रीट फूरियर ट्रांसफॉर्म की गणना करता है, जो फास्ट-फूरियर ट्रांसफॉर्म (एफएफटी) के माध्यम से एम -डायमेंशनल ऐरे में किसी भी एक्सिस पर ट्रांसफॉर्म करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, परिवर्तन इनपुट सरणी के अंतिम दो अक्षों पर गणना की जाती है, अर्थात, 2-आयामी एफएफटी।

पैरामीटर:

a : array_like

इनपुट सरणी, जटिल हो सकती है

एस : ints का अनुक्रम, वैकल्पिक

आउटपुट के आकार (प्रत्येक परिवर्तित अक्ष की लंबाई) ( s[0] अक्ष 0, s[1] से अक्ष 1, आदि को संदर्भित करता है)। यह fft(x, n) लिए n मेल खाती है। प्रत्येक अक्ष के साथ, यदि दी गई आकृति इनपुट की तुलना में छोटी है, तो इनपुट क्रॉप किया जाता है। यदि यह बड़ा है, तो इनपुट शून्य के साथ गद्देदार है। यदि s नहीं दिया गया है, तो अक्षों द्वारा निर्दिष्ट अक्षों के साथ इनपुट के आकार का उपयोग किया जाता है।

कुल्हाड़ियों : ints के अनुक्रम, वैकल्पिक

जिस पर FFT गणना करने के लिए अक्ष। यदि नहीं दिया जाता है, तो अंतिम दो कुल्हाड़ियों का उपयोग किया जाता है। axes में बार-बार सूचकांक का मतलब है कि अक्ष पर परिवर्तन कई बार किया जाता है। एक-तत्व अनुक्रम का मतलब है कि एक-आयामी एफएफटी किया जाता है।

मानदंड : {कोई नहीं, “ओर्थो”}, वैकल्पिक

संस्करण 1.10.0 में नया।

सामान्यीकरण मोड ( numpy.fft देखें)। डिफ़ॉल्ट कोई भी नहीं है।

यह दिखाता है:

बाहर : जटिल ndarray

कुल्हाड़ी या शून्य-गद्देदार इनपुट, कुल्हाड़ियों द्वारा इंगित कुल्हाड़ियों के साथ तब्दील या axes नहीं दिए जाने पर अंतिम दो कुल्हाड़ियों।

जन्म देती है:

ValueError

यदि s और axes लंबाई अलग है, या axes नहीं दी गई है और len(s) != 2

IndexError

यदि axes का एक तत्व axes की संख्या से बड़ा है।

यह भी देखें

numpy.fft
असतत फूरियर रूपांतरण के समग्र दृष्टिकोण, परिभाषाओं और सम्मेलनों के साथ प्रयोग किया जाता है।
ifft2
उलटा दो आयामी एफएफटी।
fft
एक आयामी एफएफटी।
fftn
एन -डायमेंशनल एफएफटी।
fftshift
सरणी के केंद्र में शून्य-आवृत्ति शब्द बदलता है। द्वि-आयामी इनपुट के लिए, पहले और तीसरे क्वाडंट, और दूसरे और चौथे क्वैडेंट्स को स्वैप करता है।

टिप्पणियाँ

fft2 axes लिए एक अलग डिफ़ॉल्ट के साथ सिर्फ fftn

आउटपुट, एफटीएफ के अनुरूप, रूपांतरित अक्षों के निम्न-क्रम वाले कोने में शून्य आवृत्ति के लिए शब्द होता है, इन अक्षों की पहली छमाही में सकारात्मक आवृत्ति शब्द, अक्षों के बीच में Nyquist आवृत्ति के लिए शब्द और नकारात्मक आवृत्ति के क्रम में कुल्हाड़ियों की दूसरी छमाही में नकारात्मक आवृत्ति शब्द।

विवरण के लिए fftn देखें और एक प्लॉटिंग उदाहरण, और numpy.fft गई परिभाषाओं और सम्मेलनों के लिए numpy.fft

उदाहरण

>>> a = np.mgrid[:5, :5][0]
>>> np.fft.fft2(a)
array([[ 50.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5+17.20477401j,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5 +4.0614962j ,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5 -4.0614962j ,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
            0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ],
       [-12.5-17.20477401j,   0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ,
          0.0 +0.j        ,   0.0 +0.j        ]])