numpy的傅里叶变换

NumPy中的傅里叶变换是通过`numpy.fft`模块来实现的，可以使用`np.fft.fft()`函数进行离散傅里叶变换（DFT），使用`np.fft.ifft()`函数进行逆离散傅里叶变换（IDFT）。

具体来说，可以将需要进行傅里叶变换的信号存储为一维NumPy数组，然后使用`np.fft.fft()`函数进行变换。例如：

import numpy as np

# 生成一维正弦信号
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# 进行傅里叶变换
fft_y = np.fft.fft(y)

# 输出变换结果
print(fft_y)

在这个例子中，我们生成了一个包含100个点的正弦信号，并使用`np.fft.fft()`函数对其进行傅里叶变换。变换结果是一个复数数组，其中每个元素表示一个不同的频率分量。

如果需要进行逆变换，可以使用`np.fft.ifft()`函数。例如：

# 进行逆傅里叶变换
ifft_y = np.fft.ifft(fft_y)

# 输出变换结果
print(ifft_y)

在这个例子中，我们使用`np.fft.ifft()`函数对之前得到的傅里叶变换结果进行逆变换，得到与原始信号相同的正弦波形。