jax.scipy.fft.dctn

jax.scipy.fft.dctn(x, type=2, s=None, axes=None, norm=None)

计算输入的多维离散余弦变换

scipy.fft.dctn() 的 JAX 实现。

参数:

• x (Array) – 数组

• type (int) – 整数，默认值 = 2。目前仅支持类型 2。

• s (Sequence[int] | None | None) – 整数或整数序列。指定结果的形状。如果未指定，则默认为 x 沿指定 axes 的形状。

• axes (Sequence[int] | None | None) – 整数或整数序列。指定计算变换的轴。

• norm (str | None | None) – 字符串。归一化模式：[None, "backward", "ortho"] 之一。默认值为 None，等效于 "backward"。

返回:

包含 x 的离散余弦变换的数组

返回类型:

Array

参见

• jax.scipy.fft.dct()：一维 DCT

• jax.scipy.fft.idct()：一维逆 DCT

• jax.scipy.fft.idctn()：多维逆 DCT

示例

jax.scipy.fft.dctn 在 axes 参数为 None 时，默认计算沿两个轴的变换。

>>> x = jax.random.normal(jax.random.key(0), (3, 3))
>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jax.scipy.fft.dctn(x))
[[ 12.01   6.2  -10.17]
 [  8.84   9.65  -3.54]
 [ 11.25  -1.54  -0.88]]

当 s=[2] 时，沿 axis 0 的变换维度将为 2，沿 axis 1 的维度将与输入相同。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jax.scipy.fft.dctn(x, s=[2]))
[[ 9.36 10.22 -8.53]
 [11.57  2.85 -2.06]]

当 s=[2] 且 axes=[1] 时，沿 axis 1 的变换维度将为 2，沿 axis 0 的维度将与输入相同。同样，当 axes=[1] 时，变换将仅沿 axis 1 计算。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jax.scipy.fft.dctn(x, s=[2], axes=[1]))
[[ 7.3  -0.57]
 [ 0.19 -0.36]
 [-0.   -1.4 ]]

当 s=[2, 4] 时，变换的形状将为 (2, 4)。

>>> with jnp.printoptions(precision=2, suppress=True):
...   print(jax.scipy.fft.dctn(x, s=[2, 4]))
[[  9.36  11.23   2.12 -10.97]
 [ 11.57   5.86  -1.37  -1.58]]