python中怎么实现多维数组的傅立叶变换

在Python中，你可以使用`numpy`库来实现多维数组（ndarray）的傅里叶变换。`numpy`提供了一个名为`fft`（快速傅立叶变换）的模块，用于高效计算离散傅里叶变换（DFT）。对于多维数组，你需要对每个维度分别进行变换。

下面是一个基本示例，展示了如何对二维数组进行二维傅里叶变换：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 对数据进行二维傅里叶变换
fourier_transform = np.fft.fftn(data)

# 如果你想要对实数进行离散傅里叶变换（DFT），可以使用np.fft.fft2()代替fftn()
# fourier_transform = np.fft.fft2(data)

print("原始数据:", data)
print("二维傅立叶变换:", fourier_transform)

# 可以通过np.fft.ifftn()还原回原信号
reconstructed_data = np.fft.ifftn(fourier_transform)

# 或者使用np.fft.ifft2()对实数进行反变换
# reconstructed_data = np.fft.ifft2(fourier_transform)

print("重建后的数据:", reconstructed_data)