Python：numpy fftn在numpy數組列表上

我試圖高效地np.fft.fftn和2D numpy數組的數組。 V0是一個形狀爲(nvar,nx,ny)的數組，我想對來自第一維V0的每個2D陣列執行FFT。我想在這裏做的是超過V0第一軸迭代之間進行比較，並將其與天真的企圖整個多維數組在做FFT比較：Python：numpy fftn在numpy數組列表上

In [45]: import numpy as np 

In [46]: V0 = np.random.random((3,128,128)) 

In [47]: V0fft = [] 

In [48]: for i in xrange(V0.shape[0]): 
    ...:  V0fft.append(np.fft.fftn(V0[i])) 
    ...:  

In [49]: V0fftdirect = np.fft.fftn(V0) 

In [50]: np.amax(np.abs(V0fft - V0fftdirect)) 
Out[50]: 16366.207818488827

所以，我該怎麼做是正確的？

來源

2016-12-07 Ohm

嘗試通過指定軸'numpy.fft.fftn（A，S =無，軸= 0，範數=無）' – Chr

嘗試這個'V0fftdirect = np.fft.fftn（V0，s = None，axes = 0，norm = None）'導致錯誤：'TypeError：'numpy.int64'對象不可迭代' – Ohm

對不起，'axes'應該是一個序列：'numpy.fft.fftn（a，s = None，axes =（0），norm = None）' – Chr

在for循環中用np.fft.fft2代替np.fft.fftn。
指定fftn軸：numpy.fft.fftn(a, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)

來源

2016-12-07 09:28:21 Chr

我認爲它應該是'np.fft.fftn（V0，axes =（ - 2，-1））' – Ohm

V0fftdirect = np.fft.fft2(V0)做了工作：

In [93]: import numpy as np 

In [94]: V0 = np.random.random((3,128,128)) 

In [95]: V0fftfor = [] 

In [96]: for i in xrange(V0.shape[0]): 
    ...:  V0fftfor.append(np.fft.fftn(V0[i])) 
    ...:  

In [97]: V0fftdirect = np.fft.fft2(V0) 

In [98]: np.amax(np.abs(V0fftfor - V0fftdirect)) 
Out[98]: 0.0

來源

2016-12-07 09:28:51 Ohm

Python：numpy fftn在numpy數組列表上

回答

相關問題