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
时间: 2024-04-19 09:30:08 浏览: 29
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。
相关问题
for freq in range(mid): dataset=sh.getdata('/media/lenovo/TOSHIBA EXT/ZHIZI'+laser+'/p_tra(1tl){}.sdf'.format(freq+100000)) gx=np.array(dataset.Grid_Particles_subset_tra_ele_tra.data[0]) gy=np.array(dataset.Grid_Particles_subset_tr时,我的列表突然变成矩阵
在Python中,列表和矩阵是不同的数据类型。列表是一种有序的序列,可以包含任意类型的元素;而矩阵是一种特殊的二维数组,只能包含数字类型的元素,并且每行的元素个数必须相等。因此,如果你的代码中原本是列表,但突然变成了矩阵,可能是因为你使用了某些函数或操作,将列表转换成了矩阵。
在你提供的代码中,可能是因为`np.array()`函数将列表对象转换成了矩阵对象。`np.array()`函数可以将列表、元组等对象转换成ndarray对象,ndarray对象是Numpy库中用来表示矩阵的数据类型。如果你不想将列表转换成矩阵,可以使用普通的列表操作来处理数据。
下面是一个例子,展示了如何使用普通的列表操作来处理数据:
```python
for freq in range(mid):
dataset = sh.getdata('/media/lenovo/TOSHIBA EXT/ZHIZI'+laser+'/p_tra(1tl){}.sdf'.format(freq+100000))
gx = dataset.Grid_Particles_subset_tra_ele_tra.data[0].tolist() # 将矩阵转换成列表
gy = dataset.Grid_Particles_subset_tra_ele_tra.data[1].tolist()
# 在这里对gx和gy进行普通的列表操作,例如:
gx_mean = sum(gx) / len(gx) # 计算gx的均值
gy_max = max(gy) # 计算gy的最大值
```
在这个例子中,我们使用了`tolist()`函数将矩阵对象转换成了列表对象,然后使用普通的列表操作来处理数据。如果你需要将列表转换成矩阵,可以使用`np.array()`函数。例如:
```python
gx_matrix = np.array(gx) # 将gx列表转换成矩阵
```
希望这些方法可以帮助你解决问题。
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