numpy.fft.rfftn¶

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

计算实际输入的N维离散傅里叶变换。

该函数通过快速傅里叶变换（FFT）计算M维实数组中任何数量的轴上的N维离散傅里叶变换。默认情况下，所有轴都进行变换，实际变换在最后一个轴上执行，而其余变换则复杂。

参数：	a：array_like 输入数组，取实数。 s：ints序列，可选从输入使用的形状（沿每个变换轴的长度）。（`s[0]`是指轴0，`s[1]`到轴1等）。The final element of s corresponds to n for `rfft(x, n)`, while for the remaining axes, it corresponds to n for `fft(x, n)`. 沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入被裁剪。如果它较大，输入将用零填充。如果未给出s，则使用沿轴指定的轴的输入形状。 axes：ints序列，可选计算FFT的轴。如果未给出，则使用最后的`len(s)`轴，如果s也未指定，则使用所有轴。 norm：{None，“ortho”}，可选版本1.10.0中的新功能。规范化模式（参见`numpy.fft`）。默认值为None。
返回：	out：complex ndarray 沿着轴指示的轴或者通过s和a的组合变换的截断或补零输入，如参数部分。变换的最后一个轴的长度将为`s[-1]//2+1`，而剩余的变换轴将具有根据s的长度，输入。
上升：	ValueError 如果s和轴具有不同的长度。 IndexError 如果axes的元素大于a的轴数。

参数：

a：array_like

输入数组，取实数。

s：ints序列，可选

从输入使用的形状（沿每个变换轴的长度）。（s[0]是指轴0，s[1]到轴1等）。The final element of s corresponds to n for rfft(x, n), while for the remaining axes, it corresponds to n for fft(x, n). 沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则输入被裁剪。如果它较大，输入将用零填充。如果未给出s，则使用沿轴指定的轴的输入形状。

axes：ints序列，可选

计算FFT的轴。如果未给出，则使用最后的len(s)轴，如果s也未指定，则使用所有轴。

norm：{None，“ortho”}，可选

版本1.10.0中的新功能。

规范化模式（参见numpy.fft）。默认值为None。

out：complex ndarray

沿着轴指示的轴或者通过s和a的组合变换的截断或补零输入，如参数部分。变换的最后一个轴的长度将为s[-1]//2+1，而剩余的变换轴将具有根据s的长度，输入。

上升：

ValueError

如果s和轴具有不同的长度。

IndexError

如果axes的元素大于a的轴数。

也可以看看

irfftn: rfftn的倒数，即实数输入的n维FFT的倒数。
fft: 一维FFT，使用定义和约定。
rfft: 实数输入的一维FFT。
fftn: n维FFT。
rfft2: 实数输入的二维FFT。

笔记

实际输入的变换在最后一个变换轴上执行，如rfft，则其余轴上的变换通过fftn执行。对于最终变换轴，输出的顺序与rfft相同，对于其余变换轴，输出的顺序与fftn相同。

有关详细信息，所使用的定义和约定，请参见fft。

例子

>>> a = np.ones((2, 2, 2))
>>> np.fft.rfftn(a)
array([[[ 8.+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.rfftn(a, axes=(2, 0))
array([[[ 4.+0.j,  0.+0.j],
        [ 4.+0.j,  0.+0.j]],
       [[ 0.+0.j,  0.+0.j],
        [ 0.+0.j,  0.+0.j]]])