Python numpy rfftn更改输入维度

我想计算3D numpy阵列的离散傅里叶变换。我使用的是numpy.fft.rfftn函数，但是它的输出具有不同的输入维度，我如何解决这个问题？ 这是我的代码：

np.shape(img_coll)
>>> (9997, 50, 50)
img_spectrum = np.fft.rfftn(img_coll, axes = [0])
np.shape(img_spectrum)
>>>(4999, 50, 50)

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非常感谢您的帮助。

您的代码中没有需要修复的内容。 如果你的信号是实的，那么它的傅里叶变换是共轭对称的。

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换句话说，沿第一轴轴=[0]的频域信号img_频谱具有偶数幅值和奇数相位，因此用户负责重建傅里叶变换信号。

如果要计算完整DFT，只需使用numpy.fft.fftn。