numpy.fft.rfftn#

fft.rfftn(a, s=None, axes=None, norm=None, out=None)[原始碼]#

計算實數輸入的 N 維離散傅立葉轉換。

此函數透過快速傅立葉轉換 (FFT) 計算 M 維實數陣列中任意數量的軸的 N 維離散傅立葉轉換。預設情況下，所有軸都會進行轉換，實數轉換會在最後一個軸上執行，而其餘轉換為複數。

參數:

aarray_like

輸入陣列，視為實數。

ssequence of ints, optional

要從輸入中使用的形狀（每個轉換軸的長度）。（s[0] 指的是軸 0，s[1] 指的是軸 1，依此類推）。s 的最後一個元素對應於 rfft(x, n) 的 n，而對於其餘軸，它對應於 fft(x, n) 的 n。沿著任何軸，如果給定的形狀小於輸入的形狀，則輸入會被裁剪。如果它較大，則輸入會以零填充。

在 2.0 版本中變更：如果它是 -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。

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

自 2.0 版本起已棄用：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 len(s) 個軸，如果 s 也未指定，則使用所有軸。

自 2.0 版本起已棄用：如果指定了 s，則也必須明確指定要轉換的對應 axes。

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

正規化模式（請參閱 numpy.fft）。預設值為 “backward”。指示正向/反向轉換對中的哪個方向要縮放以及使用哪個正規化因子。

在 1.20.0 版本中新增：新增了 “backward”、“forward” 值。

outcomplex ndarray, optional

如果提供，結果將放置在此陣列中。它應該具有適用於所有軸的形狀和 dtype（因此與傳入除了微不足道的 s 之外的所有內容都不相容）。

在 2.0.0 版本中新增。

返回:

outcomplex ndarray: 沿著 axes 指示的軸轉換的截斷或零填充輸入，或透過 s 和 a 的組合轉換，如上文參數章節中所述。最後一個轉換軸的長度將為 s[-1]//2+1，而其餘轉換軸的長度將根據 s，或與輸入保持不變。

引發:

ValueError: 如果 s 和 axes 的長度不同。
IndexError: 如果 axes 的元素大於 a 的軸數。

另請參閱

irfftn: rfftn 的反函數，即實數輸入的 n 維 FFT 的反函數。
fft: 一維 FFT，具有定義和使用的慣例。
rfft: 實數輸入的一維 FFT。
fftn: n 維 FFT。
rfft2: 實數輸入的二維 FFT。

註解

實數輸入的轉換在最後一個轉換軸上執行，如同 rfft，然後其餘軸的轉換如同 fftn。輸出的順序對於最後一個轉換軸如同 rfft，對於其餘轉換軸如同 fftn。

請參閱 fft 以取得詳細資訊、定義和使用的慣例。

範例

>>> import numpy as np
>>> a = np.ones((2, 2, 2))
>>> np.fft.rfftn(a)
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]]])

>>> np.fft.rfftn(a, 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]]])