scipy.fft.rfftn(x, s=None, axes=None, norm=None, overwrite_x=False, workers=None, *, plan=None)# 计算真实输入的N-D 离散傅里叶变换。 此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 在 M-D 实数数组中的任意数量的轴上计算 N-D 离散傅里叶变换。默认情况下,所有轴都被变换,实际变换在最后一个轴上执行,...
rfftn(a, s=None, axes=None) numpy.fft.rfftn 的包装 应用FFT 的轴必须只有一个块。要更改数组的分块,请使用 dask.Array.rechunk。 numpy.fft.rfftn 文档字符串如下: 计算实际输入的 N 维离散傅里叶变换。 此函数通过快速傅里叶变换 (FFT) 在 M-dimensional 实数数组中的任意数量的轴上计算 N 维离散...
init() self.fft_norm = fft_norm self.ffc3d = False def forward(self, x): fft_dim = (-3, -2, -1) if self.ffc3d else (-2, -1) ffted = torch.fft.rfftn(x, dim=fft_dim, norm=self.fft_norm) ifft_shape_slice = x.shape[-3:] if self.ffc3d else x.shape[-2:] output ...
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]]]) 相關用法 Python numpy fft.rfft用法及代碼示例 Python numpy fft.rfft2用法及代碼示例 Python numpy fft.rfftfreq用法及代碼示例 Python ...