scipy.fftpack模块计算快速傅里叶变换的过程，我们是知道的，使用scipy模块可以更有效率的底层实现，但Numpy也有一个FFT实现(numpy.fft)，和scipy一样，实现FFT非常简单，本文介绍python中numpy.fft使用过程。

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。

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()

以上就是python中numpy.fft使用实例，希望能对你有所帮助哟~