np.fft.fft2参数解析

时间: 2023-10-23 21:10:07 浏览: 190
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fft.rar_fft_fft python_傅里叶变换_频谱_频谱图

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好的,关于np.fft.fft2函数的参数解析: np.fft.fft2函数用于进行二维傅里叶变换,其函数原型为: np.fft.fft2(x, s=None, axes=(-2, -1), norm=None) 其中,参数x表示要进行傅里叶变换的数组,可以是实数或复数;参数s表示输出数组的形状,如果不指定则默认等于x的形状;参数axes表示对哪些轴进行傅里叶变换,默认为最后两个轴;参数norm表示是否对结果进行归一化处理,默认为None,表示不进行归一化。 例如,如果要对一个2维数组x进行傅里叶变换,并将结果保存到y中,可以使用如下代码: import numpy as np y = np.fft.fft2(x) 希望这个解析对你有所帮助。
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def option0(): 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(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), 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(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') print("\narima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") pass,把这个代码封装成web接口

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