NumPy 1.14 - numpy.fft.fftn()

numpy.fft.fftn




numpy

numpy.fft.fftn

numpy.fft.fftn(a, s=None, axes=None, norm=None) [source]

एन-आयामी असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म की गणना करें।

यह फ़ंक्शन फास्ट-फूरियर ट्रांसफ़ॉर्म (FFT) के माध्यम से एक M- आयामी आयाम में अक्षों की संख्या से अधिक एन -डायनामिक असतत फूरियर ट्रांसफॉर्म की गणना करता है।

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। किसी भी 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 len(s) कुल्हाड़ियों का उपयोग किया जाता है, या यदि सभी s को भी निर्दिष्ट नहीं किया जाता है। axes में बार-बार होने वाले सूचकांकों का मतलब है कि उस अक्ष पर परिवर्तन कई बार 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

कुंडली या शून्य-गद्देदार इनपुट, कुल्हाड़ियों द्वारा संकेतित कुल्हाड़ियों के साथ या s और a संयोजन के साथ बदल दिया, जैसा कि ऊपर के पैरामीटर अनुभाग में बताया गया है।

जन्म देती है:

ValueError

यदि s और axes लंबाई अलग-अलग है।

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।
ifftn
fftn का व्युत्क्रम, उलटा एन fftn एफएफटी।
fft
एक आयामी एफएफटी, परिभाषाओं और सम्मेलनों के साथ प्रयोग किया जाता है।
rfftn
वास्तविक इनपुट का n -dimensional FFT।
fft2
द्वि-आयामी एफएफटी।
fftshift
सरणी के केंद्र में शून्य-आवृत्ति शब्द बदलता है

टिप्पणियाँ

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

उपयोग किए गए विवरणों, परिभाषाओं और सम्मेलनों के लिए numpy.fft देखें।

उदाहरण

>>> a = np.mgrid[:3, :3, :3][0]
>>> np.fft.fftn(a, axes=(1, 2))
array([[[  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]],
       [[  9.+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]],
       [[ 18.+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]]])
>>> np.fft.fftn(a, (2, 2), axes=(0, 1))
array([[[ 2.+0.j,  2.+0.j,  2.+0.j],
        [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]],
       [[-2.+0.j, -2.+0.j, -2.+0.j],
        [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]]])
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> [X, Y] = np.meshgrid(2 * np.pi * np.arange(200) / 12,
...                      2 * np.pi * np.arange(200) / 34)
>>> S = np.sin(X) + np.cos(Y) + np.random.uniform(0, 1, X.shape)
>>> FS = np.fft.fftn(S)
>>> plt.imshow(np.log(np.abs(np.fft.fftshift(FS))**2))
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>
>>> plt.show()
../../_images/numpy-fft-fftn-1.png