Python中二维矩阵的傅里叶变换
Python中二维矩阵的傅里叶变换
提问于 2020-02-14 20:27:12
所以，我有一个有72x72个值的矩阵，每个值对应于一个有72x72个点的三角形晶格上的一些能量。我试图对这些值进行傅里叶变换，但我不知道如何使用np.fft.fftn来实现。
为了说明我的问题，我编写了以下包含一些随机值的基本代码。三角形给出了晶格的x，y坐标。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def triangular(nsize):
x=0
y=0
X=np.zeros((nsize,nsize))
Y=np.zeros((nsize,nsize))
for i in range(nsize):
for j in range(nsize):
X[i,j]+=1/2*j+i
Y[i,j]+=np.sqrt(3)/2*j
return(X,Y)
xx = triangular(72)[0]
yy = triangular(72)[1]
plt.figure()
plt.pcolormesh(xx, yy, np.reshape(np.random.rand(72**2),(72,72)))
我没有使用随机数据，但我不想让示例变得太复杂。事实上，当我现在使用下面的FFT时，我每次都看到相同的图：
matrix = []
matrix.append(triangular(72)[0])
matrix.append(triangular(72)[1])
matrix.append(np.reshape(np.random.rand(72**2),(72,72)))
spectrum_3d = np.fft.fftn(matrix) # Fourrier transform along x, y, energy
kx = np.linspace(-4*np.pi/3,4*np.pi/3,72) #this is the range I want to plot
ky = np.linspace(-2*np.pi/np.sqrt(3),2*np.pi/np.sqrt(3),72)
Ky, Kx = np.meshgrid(ky, kx, indexing='ij') #making a grid
plt.figure(figsize=(11,9))
psd = plt.pcolormesh(Kx, Ky, abs(spectrum_3d[2])**2)
cbar = plt.colorbar(psd)
plt.xlabel('kx')
plt.ylabel('ky')
我的结果看起来总是一样的，我不知道哪里出了问题。另外，对于我的相关值，它具有很大的对称性，曲线图看起来是一样的。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-02-15 03:18:40
由于DC的优势，你不能“看到”频谱。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as p
%matplotlib inline
n=72
x=np.arange(n)
y=np.arange(n)
X,Y= np.meshgrid(x,y)
data=np.reshape(np.random.rand(n**2),(n,n))
data_wo_DC= data- np.mean(data)
spectrum = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(data))
spectrum_wo_DC = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(data_wo_DC))
freqx=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(72,1)) #q(n, d=1.0)
freqy=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(72,1))
fX,fY= np.meshgrid(freqx,freqy)
p.figure(figsize=(20,6))
p.subplot(131)
p.pcolormesh(X,Y, data)
p.colorbar()
p.subplot(132)
p.pcolormesh(fX,fY,np.abs(spectrum))
p.colorbar()
p.title('most data is in the DC')
p.subplot(133)
p.pcolormesh(fX,fY,np.abs(spectrum_wo_DC))
p.colorbar()
p.title('wo DC we can see the structure');
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60226373
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