如何在3D numpy蒙板陣列上管理2D傅里葉變換（FFT）？

Question

我在3D陣列上進行2D快速傅里葉變換時遇到問題。 它們具有數學性質，具有“理解蟒蛇/笨拙”的本質。

編輯：為了澄清，核心問題是：numpy.fft如何處理掩碼數組？ 我可以平均一個軸然后做一個fft並獲得與fft相同的結果，然后對不涉及fft的軸進行平均嗎？

該陣列由每個緯度和經度（在某個域中）的大氣和海洋之間的二氧化碳通量值（以“單位”表示）組成。 陣列的形狀是（730,50,182），對應於（時間，緯度，經度）。 使用以下方法掩蓋土地價值：

import numpy as np
from numpy import ma
carbon_flux = ma.masked_values(carbon_flux, 1e+20)

我想顯示經度平均的carbon_flux二維傅里葉變換的方差對數。 我將數組平均在最后一個軸（經度）上，然后像這樣進行傅立葉變換：

ft_type_1 = np.log(np.abs(np.fft.fft2(ma.mean(cflux, 2)))

這給了我一個可以接受的結果。 但是，有人告訴我先做平均值：

ft_type_2 = np.log(np.mean(np.abs(np.fft.fft2(carbon_flux, axes=(0, 1))),axis=2)

這導致掩碼值用於計算fft（我可以通過fft的第一個值來判斷為10e19的數量級）。

根據我的理解，在fft之前進行平均的結果將與fft之后的平均值不同。 我在假設中是正確的，還是我執行這些功能的順序沒有區別？

fft是否使用屏蔽值？ 我可以避免這個嗎？

最后，我計算了平均緯度以上的carbon_flux的二維傅里葉變換的對數。 我無法理解如何計算緯度平均的2D傅立葉變換的VARIANCE的對數。 我得到的fft圖像的值是否需要平方才能成為方差？

這似乎是一系列非常復雜的問題，但任何部門的任何幫助都會受到贊賞。 謝謝。

Answer 1

簡要地查看文檔后，我認為numpy.fft可能會忽略掩碼。 我會嘗試使用ma.filled()函數在所有被屏蔽的條目中放入一些其他值。

這樣的東西（取自你的示例代碼）：

ft_type_1 = np.log(np.abs(np.fft.fft2(ma.mean(carbon_flux.filled(cflux_fill_value), 2)))
ft_type_2 = np.log(np.mean(np.abs(np.fft.fft2(carbon_flux.filled(cflux_fill_value), axes=(0, 1))),axis=2)

其中cflux_fill_value是一個合理的猜測來替代掩蓋值。 填充值也可以在另一個步驟中設置（它作為掩碼數組的一部分存儲），然后您可以使用不帶參數的carbon_flux.filled() 。