np.fft.fft函数返回的结果，将坐标轴以某一个k为单位

可以使用 `np.fft.fftfreq` 函数来生成相应的频率坐标轴。该函数的第一个参数是输入数据的长度，第二个参数是采样间隔（如果不指定则默认为1），返回值是一个数组，表示每个频率点对应的频率值。例如，如果你的输入数据长度为 `N`，采样间隔为 `dt`，则：

freqs = np.fft.fftfreq(N, dt)

生成的 `freqs` 数组就是以单位为 $\frac{1}{k}$ 的频率坐标轴。你可以将这个数组作为 x 轴，将 `np.fft.fft` 的输出作为 y 轴，使用 Matplotlib 绘制频域图像。

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data1=np.load('/home/lenovo/桌面/work/paper-zhizi/paper/npy/cp10-bx133fs.npy') data2=np.load('/home/lenovo/桌面/work/paper-zhizi/paper/npy/zhizi_cp10-bx133fs.npy') # 进行全矩阵FFT变换 nx=1333 ny=711 kx=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(nx,30e-6/nx))*2*np.pi ky=np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(ny,16e-6/ny))*2*np.pi KX, KY = np.meshgrid(kx, ky) k = np.sqrt(KX**2 + KY**2) extent=[min(kx),max(kx),min(ky),max(ky)] print(type(KX)) print((KX.shape)) #kx, ky = np.meshgrid(kx, ky) mid1=np.fft.fft2(data1) mid1=np.fft.fftshift(mid1)所得的k空间坐标轴范围是多少

根据你提供的代码，可以看出 `KX` 和 `KY` 是通过 `np.meshgrid` 函数生成的二维数组。因此，`KX` 和 `KY` 的形状与输入的 `kx` 和 `ky` 的形状相同，即 `(ny, nx)`。

在这种情况下，根据你的代码，`kx` 和 `ky` 是通过调用 `np.fft.fftshift` 和 `np.fft.fftfreq` 函数生成的，其范围是从最小值到最大值。因此，`KX` 和 `KY` 的范围也将是一样的。

你可以通过打印 `extent` 变量来查看 `kx` 和 `ky` 的范围，即 `extent=[min(kx), max(kx), min(ky), max(ky)]`。这将显示 `kx` 和 `ky` 的最小值和最大值。

请注意，由于你的数据尺寸较大，生成 `KX` 和 `KY` 的过程可能会耗费一些时间和内存。确保你的计算资源足够支持这些操作。

使用np.fft.fft2()函数进行FFT变换，怎么画出k空间

在进行二维FFT变换后，得到的结果是一个二维复数数组，表示了频域中的各个频率分量。其中，频域中每个点的位置对应了时域中某个位置的频率。因此，可以通过对频域中每个点的位置进行逆变换，获得对应的k空间坐标。

具体而言，可以使用np.meshgrid()函数生成一个与原始数组大小相同的网格坐标系，然后将其进行FFT变换，并将结果除以网格大小，以得到k空间坐标。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个2D正弦波信号
x = np.linspace(0, 1, 256)
y = np.linspace(0, 1, 256)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
signal = np.sin(20 * np.pi * xx) + np.sin(40 * np.pi * yy)

# 进行2D FFT变换，得到频域信号
freq_signal = np.fft.fft2(signal)

# 计算k空间坐标
kx = np.fft.fftfreq(signal.shape[0], d=1/256)
ky = np.fft.fftfreq(signal.shape[1], d=1/256)
kxx, kyy = np.meshgrid(kx, ky)
k_space = np.sqrt(kxx**2 + kyy**2)

# 绘制k空间图像
plt.imshow(np.log(np.abs(freq_signal)), extent=(-1, 1, -1, 1), cmap='inferno')
plt.colorbar()
plt.xlabel('kx')
plt.ylabel('ky')
plt.show()

其中，np.fft.fftfreq()函数用于生成频率坐标，其参数分别为数组大小和采样间隔。在本例中，信号大小为256x256，采样间隔为1/256。因此，生成的频率坐标范围为-0.5到0.5，单位为周期数/像素。为了将频率坐标转换为k空间坐标，需要除以采样间隔，得到k空间坐标的单位为1/像素。