使用np.fft.fftshift函数后，怎么找到原矩阵的对应位置

使用np.fft.ifftshift函数可以将经过fftshift函数处理后的矩阵恢复到原来的位置。具体操作如下：

假设原矩阵为A，经过fftshift处理后得到的矩阵为B，则可以通过以下代码将B恢复到原来的位置，得到C：

import numpy as np

# 原矩阵A
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 经过fftshift处理后的矩阵B
B = np.fft.fftshift(A)

# 将B恢复到原来的位置，得到C
C = np.fft.ifftshift(B)

# 检查是否恢复成功
print(np.array_equal(A, C))  # 输出True

可以看到，经过ifftshift函数处理后，得到的矩阵C与原矩阵A完全相同，说明恢复成功。

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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FFT变换后，我们可以得到频率域上的复数矩阵。为了得到k空间的表示，我们需要进行如下计算：

1. 对频率域上的矩阵进行平移，使得频率为0的点位于矩阵中心。
2. 对平移后的矩阵进行取模运算，得到振幅矩阵。
3. 对振幅矩阵取对数，得到以dB为单位的能量谱。
4. 将能量谱沿对角线对称翻转，使得原点位于矩阵中心。
5. 将能量谱转换为灰度图像，表示k空间。

下面是Python代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机复数矩阵
matrix = np.random.rand(32, 32) + 1j * np.random.rand(32, 32)

# 进行FFT变换
fft_matrix = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(matrix))

# 计算振幅矩阵
amplitude_matrix = np.abs(fft_matrix)

# 取对数，得到能量谱
log_amplitude_matrix = 20 * np.log10(amplitude_matrix)

# 对能量谱沿对角线对称翻转
sym_log_amplitude_matrix = np.fliplr(np.flipud(log_amplitude_matrix))

# 转换为灰度图像，表示k空间
plt.imshow(sym_log_amplitude_matrix, cmap='gray')
plt.show()

运行以上代码，即可得到k空间的灰度图像。其中，横轴和纵轴分别表示kx和ky，单位为1/像素。