numpy.fft.ifft2#

fft.ifft2(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None, out=None)[原始碼]#

計算 2 維反離散傅立葉轉換。

此函數藉由快速傅立葉轉換 (FFT) 計算 M 維陣列中任意數量的軸之 2 維離散傅立葉轉換的反轉換。換句話說，在數值精度範圍內，ifft2(fft2(a)) == a。預設情況下，反轉換是針對輸入陣列的最後兩個軸計算。

與 ifft 類似，輸入的順序應與 fft2 傳回的順序相同，也就是說，它在兩個軸的低階角應具有零頻率項，在這些軸的前半部分應具有正頻率項，在軸的中間應具有奈奎斯特頻率項，在兩個軸的後半部分應具有負頻率項，並依負頻率遞減的順序排列。

參數：

aarray_like

輸入陣列，可以是複數。

ssequence of ints, optional

輸出的形狀（每個軸的長度）（s[0] 指的是軸 0，s[1] 指的是軸 1，依此類推）。這對應於 ifft(x, n) 的 n。沿著每個軸，如果給定的形狀小於輸入的形狀，則會裁剪輸入。如果給定的形狀較大，則會用零填充輸入。

版本 2.0 中變更：如果為 -1，則會使用整個輸入（不進行填充/修剪）。

如果未給定 s，則會使用輸入沿著 axes 指定的軸的形狀。請參閱關於 ifft 零填充問題的注意事項。

版本 2.0 中已棄用：如果 s 不是 None，則 axes 也不能是 None。

版本 2.0 中已棄用：s 必須僅包含 int s，而不是 None 值。None 值目前表示在對應的 1-D 轉換中使用 n 的預設值，但此行為已被棄用。

axessequence of ints, optional

要計算 FFT 的軸。如果未給定，則使用最後兩個軸。axes 中的重複索引表示在該軸上執行多次轉換。單元素序列表示執行一維 FFT。預設值：(-2, -1)。

版本 2.0 中已棄用：如果指定了 s，則要轉換的對應 axes 不得為 None。

norm{“backward”, “ortho”, “forward”}, optional

正規化模式（請參閱 numpy.fft）。預設值為 "backward"。表示正向/反向轉換對的哪個方向進行縮放以及使用哪個正規化因子。

版本 1.20.0 中新增：新增了 "backward"、"forward" 值。

outcomplex ndarray, optional

如果提供，結果將放置在此陣列中。它應具有適用於所有軸的適當形狀和 dtype（因此與傳入除微不足道的 s 以外的所有內容不相容）。

版本 2.0.0 中新增。

傳回值：

outcomplex ndarray: 沿著 axes 指示的軸轉換的截斷或零填充輸入，如果未給定 axes，則為最後兩個軸。

引發：

ValueError: 如果 s 和 axes 的長度不同，或者未給定 axes 且 len(s) != 2。
IndexError: 如果 axes 的元素大於 a 的軸數。

另請參閱

numpy.fft: 離散傅立葉轉換的整體檢視，包含使用的定義和慣例。
fft2: 正向 2 維 FFT，ifft2 是其反轉換。
ifftn: n 維 FFT 的反轉換。
fft: 一維 FFT。
ifft: 一維反 FFT。

註解

ifft2 只是 ifftn，但 axes 的預設值不同。

請參閱 ifftn 以取得詳細資訊和繪圖範例，並參閱 numpy.fft 以取得使用的定義和慣例。

與 ifft 類似，零填充是透過將零附加到沿指定維度的輸入來執行。雖然這是常見的方法，但可能會導致令人驚訝的結果。如果需要另一種形式的零填充，則必須在呼叫 ifft2 之前執行。

範例

>>> import numpy as np
>>> a = 4 * np.eye(4)
>>> np.fft.ifft2(a)
array([[1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j], # may vary
       [0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j],
       [0.+0.j,  0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j],
       [0.+0.j,  1.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]])