本篇文章为大家展示了numpy.fft怎么在python中使用，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。
1、numpy.fft使用语法格式
from numpy import fft,ifft
使用说明：其中fft表示快速傅里叶变换，ifft表示其逆变换。
2、使用numpy.fft使用快速傅里叶变换实例
import numpy as np from matplotlib.pyplot import plot, show x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) #创建一个包含30个点的余弦波信号 wave = np.cos(x) transformed = np.fft.fft(wave) #使用fft函数对余弦波信号进行傅里叶变换。 print np.all(np.abs(np.fft.ifft(transformed) - wave) < 10 ** -9) #对变换后的结果应用ifft函数，应该可以近似地还原初始信号。 plot(transformed) #使用Matplotlib绘制变换后的信号。 show()
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