使用np.fft.fft2，我想自定义其k空间的坐标

可以使用np.fft.fftfreq函数来生成自定义的k空间坐标。这个函数返回一维数组，其中每个元素对应于一个频率（k空间坐标），其单位是赫兹（Hz）。可以将这个一维数组重复扩展为二维数组，并用它作为np.fft.fft2的输入参数之一。

以下是一个示例代码，其中使用np.fft.fftfreq生成了一个自定义的k空间坐标，然后将其用作np.fft.fft2的输入参数之一，以计算二维傅里叶变换。

import numpy as np

# 定义二维数据
data = np.random.rand(10,10)

# 生成自定义k空间坐标
kx = np.fft.fftfreq(data.shape[0])
ky = np.fft.fftfreq(data.shape[1])
kx_grid, ky_grid = np.meshgrid(kx, ky, indexing='ij')
k_space = np.sqrt(kx_grid**2 + ky_grid**2)

# 计算二维傅里叶变换
ft_data = np.fft.fft2(data) * np.exp(-2j * np.pi * k_space)

# 反变换回空间域
if_data = np.fft.ifft2(ft_data).real

相关问题

np.fft.fft2里的k空间坐标的意义

在二维傅里叶变换中，`np.fft.fft2`返回的结果是一个与输入数组大小相同的数组，其中每个元素都对应于输入数组中某个位置的频率分量。这个频率分量对应于在二维空间中的一个波矢量（k-vector），其坐标可以通过以下公式计算得到：

kx = 2 * pi * (x / Nx)
ky = 2 * pi * (y / Ny)

其中，`Nx`和`Ny`是输入数组的大小，`x`和`y`是对应元素在输入数组中的位置。这里的 `kx` 和 `ky` 分别表示了在 x 和 y 方向上的波矢量大小，单位为弧度/长度单位。因此，可以把 `kx` 和 `ky` 看作是在 k 空间中的坐标，用来描述输入数组中不同频率分量的位置。

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。