使用numpy的快速傅立叶逆变换函数时，我遇到了一个非常令人沮丧的问题。我知道根据我的其他结果，ftf函数效果很好。调用ifft后似乎引入了错误。例如，以下应该打印零：
temp = Eta[50:55]
print(temp)
print(temp-np.fft.fft(np.fft.ifft(temp)))
输出：
[ -4.70429130e+13 -3.15161484e+12j -2.45515846e+13 +5.43230842e+12j -2.96326088e+13 -4.55029496e+12j 2.99158889e+13 -3.00718375e+13j -3.87978563e+13 +9.98287428e+12j]
[ 0.00781250+0.00390625j -0.02734375+0.01757812j 0.05078125-0.02441406j 0.01171875-0.01171875j -0.01562500+0.015625j ]
请帮忙！
最佳答案
您会看到正常的浮点不精确度。这是我对您的数据的了解：
In [58]: temp = np.array([ -4.70429130e+13 -3.15161484e+12j, -2.45515846e+13 +5.43230842e+12j, -2.96326088e+13 -4.55029496e+12j, 2.99158889e+13 -3.00718375e+13j, -3.87978563e+13 +9.98287428e+12j])
In [59]: delta = temp - np.fft.fft(np.fft.ifft(temp))
In [60]: delta
Out[60]:
array([ 0.0000000+0.00390625j, -0.0312500+0.01953125j,
0.0390625-0.02539062j, 0.0078125-0.015625j , -0.0156250+0.015625j ])
相对于输入，这些值实际上是“小”值，对于64位浮点计算是合理的：
In [61]: np.abs(delta)/np.abs(temp)
Out[61]:
array([ 8.28501685e-17, 1.46553699e-15, 1.55401584e-15,
4.11837758e-16, 5.51577805e-16])
关于python - numpy ifft错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/32929725/