Python numpy fft.fft用法及代码示例 本文简要介绍 python 语言中 的用法。 用法: 计算一维离散傅里叶变换。 此函数使用高效的快速傅里叶变换 (FFT) 算法 [CT] 计算一维 n-point 离散傅里叶变换 (DFT)。 参数： a： array_like 输入数组，可以很复杂。 n： 整数，可选 输出的变换轴的长度。如果 n 小于输入的长度，则裁剪输入。如果它更大，则用零填充输入。如果未给出 n，则使用沿轴指定的轴的输入长度。 axis： 整数，可选 计算 FFT 的轴。如果未给出，则使用最后一个轴。 norm： {“backward”, “ortho”, “forward”}，可选 标准化模式(参见 )。默认为“backward”。指示前向/后向变换对的哪个方向被缩放以及使用什么归一化因子。 返回： out： 复杂的ndarray 截断或补零的输入，沿轴指示的轴转换，如果未指定轴，则为最后一个。 抛出： IndexError 如果axis不是a的有效轴。 注意： FFT(快速傅里叶变换)是指通过在计算项中使用对称性，可以有效计算离散傅里叶变换 (DFT) 的一种方式。当 n 是 2 的幂时，对称性最高，因此对于这些大小，变换是最有效的。 在 模块的文档中定义了 DFT，以及此实现中使用的约定。 参考： CT： Cooley、James W. 和 John W. Tukey，1965 年，“复杂傅里叶级数的机器计算算法”，数学。计算。 19：297-301。 例子： 在此示例中，实输入具有 Hermitian 的 FFT，即实部对称而虚部反对称，如 文档中所述： 
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