np.fft.fft2参数解析

np.fft.fft2是numpy中的快速傅里叶变换（FFT）函数之一，用于进行二维离散傅里叶变换。它的参数解析如下：

np.fft.fft2(input, s=None, axes=(-2, -1), norm=None)

其中，

input：要进行傅里叶变换的数组。

s：（可选参数）指定进行FFT的输出大小。

axes：（可选参数）用于指定要在哪个方向上进行FFT。

norm：（可选参数）用于控制FFT的归一化方式。

例如，np.fft.fft2(arr, s=(2*n-1,2*m-1), axes=(0,1), norm="ortho")将对arr进行二维FFT，输出大小为(2*n-1,2*m-1)，在0轴和1轴进行FFT，采用orthonormal归一化方式。

相关问题

np.fft.fft 归一

`numpy.fft.fft` 函数是 NumPy 库中的快速傅立叶变换 (FFT) 方法，用于计算一个数组的离散傅立叶变换（DFT）。归一化是指将 FFT 结果进行标准化，以便于理解和解释。在归一化之后，通常有几种常见的处理方式：

1. **幅度归一化**（Magnitude Scaling）：将 FFT 输出的幅度值除以输入信号的长度（即 N），使得结果在 [0, 1] 或 [-1, 1] 区间内。这有助于消除由于信号长度不同而引起的量纲差异。

2. **单位圆归一化**（Unit Circle Scaling）：将幅度四舍五入到整数，并除以输入信号的长度，这样幅度值将在单位圆上，便于解析频率成分。

3. **分贝（dB）归一化**：将幅度值取对数后再除以 20（或 10），转换成分贝，这通常用于显示频率响应的对比度。

如果你在使用 `numpy.fft.fft` 后想得到归一化的结果，可以按照上述方式之一进行处理。例如，如果想要幅度归一化，代码可能会像这样：

import numpy as np

# 假设你有一个信号 x
x = ...
fft_result = np.fft.fft(x)
normalized_fft = fft_result / len(x)

# 现在 normalized_fft 就是幅度归一化的FFT结果

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据，其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型，非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化，但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力，可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

你需要将name改为__name__，并修改app.run()为app.run(debug=True)。这样可以启动调试模式，方便查看错误信息。同时，你需要确保已经安装了Flask和其他依赖库。最后，在运行程序之前，确保端口没有被占用。以下是修改后的代码：

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from datetime import datetime

app = Flask(__name__)

@app.route('/time_series_analysis', methods=['POST'])
def time_series_analysis():
    # 解析请求体中的参数
    arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12']
    date_arr = []
    for date_str in arr0:
        date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m')
        date_arr.append(date_obj.timestamp())
    arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float)
    data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float)
    df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y'])
    df = df.dropna()
    acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True)
    if (p < 0.05).any():
        short_term_dependency = True
    else:
        short_term_dependency = False
    acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True)
    if (p < 0.05).any():
        periodicity = True
    else:
        periodicity = False
    adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y'])
    if adf_result[1] < 0.05:
        stationary = True
    else:
        stationary = False
    res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12)
    if np.isnan(res.seasonal).any():
        seasonality = False
    else:
        seasonality = True
    # 返回分析结果
    result = {
        'short_term_dependency': short_term_dependency,
        'periodicity': periodicity,
        'stationary': stationary,
        'seasonality': seasonality,
        'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据，其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型，非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化，但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力，可以处理所有数据'
    }
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)