Python | numpy np.ifft() 方法

简介

numpy中的np.ifft()方法用于求离散傅里叶逆变换。

在数学中，傅里叶逆变换是傅里叶变换的反向操作，用于将频域函数转换为时域函数。

ifft()方法可以接受一个一维或二维复数数组，将其转换为从频域到时域的变换。

语法

numpy.ifft(a, n=None, axis=-1, norm=None)

参数说明：

• a：输入的数组。
• n：可选参数，变换长度。
• axis：可选参数，默认为 -1。指定进行变换的轴。
• norm：可选参数，指定变换的正则化方式。

返回值：

ifft()方法返回一个与输入数组a相同形状的一维或二维复数数组。

示例

import numpy as np

# 一维数组
x = np.array([0, 1, 2, 3])
y = np.fft.fft(x)
print(y)
# [ 6.-0.j -2.+2.j -2.-0.j -2.-2.j]

y_inv = np.fft.ifft(y)
print(y_inv)
# [ 0.+0.j  1.+0.j  2.+0.j  3.+0.j]

import numpy as np

# 二维数组
x = np.array([[0, 1], [2, 3]])
y = np.fft.fft2(x)
print(y)
# [[ 6.+0.j -2.+0.j]
#  [-2.+0.j  2.+0.j]]

y_inv = np.fft.ifft2(y)
print(y_inv)
# [[ 0.+0.j  1.+0.j]
#  [ 2.+0.j  3.+0.j]]

参考资料

• numpy.ifft()