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title: fft.ifftn
description: "计算n维逆向离散傅里叶变换。"
url: https://www.hikunpeng.com/document/detail/zh/kunpengboostkithistory/2300/accel/kunpengaccel_kml_16_0538.html
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# fft.ifftn

#### 功能描述

计算n维逆向离散傅里叶变换。


#### 必选输入参数

| 参数名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| a | array\_like | 输入数组，可为复数。 |


#### 可选输入参数

| 参数名 | 类型 | 默认值 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- |
| s | sequence of ints | None | 输出的形状（每个变换轴的长度，s[0]表示轴0，s[1]表示轴1，以此类推）。这对应于fft(x,n)的n。沿着每个轴： 如果给定的形状小于输入的形状，则会裁剪输入。 如果给定的形状大于输入的形状，输入将填充零。 如果未给定s，则使用沿轴指定的轴的输入形状。 |
| axes | sequence of ints | \-1 | 计算FFT的轴。如果未给出，则使用最后n个轴。 |
| norm | {“backward”, “ortho”, “forward”}, optional | backward | 规范化模式（请参见“numpy.fft(https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.fft.html\#module\-numpy.fft)”）。指示对前向或后向做缩放，以及使用何种标准化因子。 |


#### 返回数据

| 类型 | 说明 |
| --- | --- |
| ndarray | 沿“轴”表示的轴变换的截断或零填充输入，如果未指定“轴”，则为最后n个输入。 |


#### 示例

```
>>> import numpy as np
>>> a = np.eye(4)
>>> a
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])
>>>
>>> t = np.fft.fftn(a, axes=(0,))
>>> t
array([[ 1.+0.j,  1.+0.j,  1.+0.j,  1.+0.j],
[ 1.+0.j,  0.-1.j, -1.+0.j,  0.+1.j],
[ 1.+0.j, -1.+0.j,  1.+0.j, -1.+0.j],
[ 1.+0.j,  0.+1.j, -1.+0.j,  0.-1.j]])
>>>
>>> np.fft.ifftn(t, axes=(1,))
array([[1.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
[0.+0.j, 1.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j],
[0.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j, 0.+0.j],
[0.+0.j, 0.+0.j, 0.+0.j, 1.+0.j]])
>>>
```