numpy.fft.helper
index
/usr/lib/python2.6/dist-packages/numpy/fft/helper.py

Discrete Fourier Transforms - helper.py

 
Modules
       
types

 
Functions
       
fftfreq(n, d=1.0)
Discrete Fourier Transform sample frequencies.
 
The returned float array contains the frequency bins in
cycles/unit (with zero at the start) given a window length `n` and a
sample spacing `d`.
::
 
  f = [0,1,...,n/2-1,-n/2,...,-1]/(d*n)         if n is even
  f = [0,1,...,(n-1)/2,-(n-1)/2,...,-1]/(d*n)   if n is odd
 
Parameters
----------
n : int
    Window length.
d : scalar
    Sample spacing.
 
Returns
-------
out : ndarray, shape(`n`,)
    Sample frequencies.
 
Examples
--------
>>> signal = np.array([-2.,  8., -6.,  4.,  1., 0.,  3.,  5.])
>>> fourier = np.fft.fft(signal)
>>> n = len(signal)
>>> timestep = 0.1
>>> freq = np.fft.fftfreq(n, d=timestep)
>>> freq
array([ 0.  ,  1.25,  2.5 ,  3.75, -5.  , -3.75, -2.5 , -1.25])
fftshift(x, axes=None)
Shift zero-frequency component to center of spectrum.
 
This function swaps half-spaces for all axes listed (defaults to all).
If len(x) is even then the Nyquist component is y[0].
 
Parameters
----------
x : array_like
    Input array.
axes : int or shape tuple, optional
    Axes over which to shift.  Default is None which shifts all axes.
 
See Also
--------
ifftshift
ifftshift(x, axes=None)
Inverse of fftshift.
 
Parameters
----------
x : array_like
    Input array.
axes : int or shape tuple, optional
    Axes over which to calculate.  Defaults to None which is over all axes.
 
See Also
--------
fftshift

 
Data
        __all__ = ['fftshift', 'ifftshift', 'fftfreq']
__file__ = '/usr/lib/python2.6/dist-packages/numpy/fft/helper.pyc'
__name__ = 'numpy.fft.helper'
__package__ = 'numpy.fft'