所以我用Numpy在Python中做了一些关于衍射的作业。我的结果根本就不是他们应该得到的结果,我很困惑。
我用来生成FFT的代码如下:
Python:
aperaturearray = np.array(im) # Turn image into numpy array
Ta = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(aperaturearray))
### I did some calculations here ###
ftfm = Image.fromarray(np.uint8(Utfm))
ftfm.save(("Path"))
Matla
我试图将图像转换成快速傅里叶变换信号,并使用了以下代码的平静:
fake_A1 = tf.signal.fft2d(fake_A1)
其中输入图像类型为:<class 'numpy.ndarray'>但我得到了以下错误:
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Value for attr 'Tcomplex' of float is not in the list of allowed values: complex64, complex128
; NodeDef:
在我的MacBook专业版上运行以下代码后,我发现python3 numpy.fft.fft比python2更快:
import random
import time
# import matplotlib
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft
# import cv2
coordinate = np.ndarray((1920, 1080, 2))
print(coordinate.shape)
for i in range(1920):
for j in range(1080):
coordinate[i
我对python很陌生,我正在尝试一个FFT的python实现。我得到上述错误已经有一段时间了。我做什么好?
import numpy
import cmath
def twiddle(r,s):
x = (cmath.exp((2*cmath.pi*1j*s)/r))
return x
def fft(signal):
n = len(signal)
if n==1:
return signal
else:
Feven=fft([signal[k] for k in range(0,n,2)])
F
上个星期我跑步没问题,现在我遇到了一些奇怪的错误:
Traceback (most recent call last):
File "call.py", line 52, in <module>
main()
File "call.py", line 50, in main
validate(temp_path)
File "call.py", line 35, in validate
ivr_wav = IVR_Wav(validate_path)
File "call.py"
我有一个数据数组,我在上面执行了FFT。这是我应用的代码。
import numpy as np
# "data" is a column vector on which FFT needs to be performed
# N = No. of points in "data"
# dt = time interval between two corresponding data points
FFT_data = np.fft.fft(data) # Complex values
FFT_data_real = 2/
我正在尝试扩展fft代码,它可以很好地用于python中的一维图像数组。实际上,我知道问题出在扩展的逻辑上。我对FFT了解不多,我必须提交图像处理作业。我将对任何提示或解决方案表示感谢。
这是代码,实际上,我正在尝试用python为FFT创建一个模块,在rosetta code网站的帮助下,它已经在1D上工作得很好了。
from cmath import exp, pi
from math import log, ceil
def fft(f):
N = len(f)
if N <= 1: return f
even = fft(f[0::2])
odd
我要计算傅里叶空间中两个函数的分数,其中分子是已知函数的傅里叶变换,分母依赖于傅里叶空间变量。
具体来说,我想实现我在WolframAlpha中计算出来的内容:
我试图在python中实现这个公式:
import numpy as np
from scipy.special import erf
q = np.linspace(-2, 2,100)
Fu = np.fft.fft(np.exp(-q**2))
u = np.fft.fftfreq(len(Fu), d=0.1) # My attempt to calculate Fourier-space variable
Fu
这是一个不完整的Python代码片段,它使用FFT进行卷积。
我想修改它,使它支持,1)有效卷积2)和完全卷积。
import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2
image = np.array([[3,2,5,6,7,8],
[5,4,2,10,8,1]])
kernel = np.array([[4,5],
[1,2]])
fft_size = # what size should I put here for,
# 1) va
我试图还原python中的fft函数。在这里,我们看到了一个类似的问题,,但是我很难判断我是在做同样的错误,还是在做不同的错误。
import numpy as np
import numpy.random as npr
N=9 ### 10 -1
MC=10
###Genrate soem data
data=complex(1,0)*npr.uniform(size=(N,MC))+complex(0,1)*npr.uniform(size=(N,MC))
naive_fft=complex(1,0)*np.zeros((N,MC))
for K in range(N):
我需要将一段MATLAB代码转换成Python,这两方面我都做得不好。MATLAB中的代码使用fft和fftshift。我尝试在Python语言中使用NumPy。代码运行了,但当我比较结果时,它们并不匹配。我很感谢你的帮助。
以下是MATLAB代码:
h(1,1:Modes_number) = -1i*S;
hfft = fft(h);
hft0 = fftshift(hfft);
这是我写的Python代码:
h = np.zeros((1,self.cfg.Modes_number+1),dtype=complex)
for i in range(0, self.cfg.Modes_nu
我尝试了"pip install mkl-fft“,但无法完成。 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement mkl-fft (from -r requirements.txt (line 11)) (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for mkl-fft (from -r requirements.txt (line 11)) 我的环境是 conda create -n myenv1 python=3.5
pytho