Python:numpy fftn 在 numpy 数组列表上

Question

我正在努力有效地np.fft.fftn和二维 numpy 数组的数组。 V0是形状为 (nvar,nx,ny) 的数组，我想对 V0 第一维的每个二维数组执行 FFT 。我在这里尝试做的是比较 V0 第一个轴上的迭代之间，并将其与对整个多维数组进行 FFT 的简单尝试进行比较:

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

那么我怎样才能正确地做到这一点呢？

Answer 1

V0fftdirect = np.fft.fft2(V0) 完成了这项工作:

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