Numpy的rfft函数可以实现快速傅里叶变换（FFT），它是一种高效的算法，用于将信号从时域转换为频域。它的主要用途是将时域信号转换为频域信号，从而更容易分析和理解信号。
Numpy的rfft函数接受一个实部信号的输入，并返回一个实部傅里叶变换。它的输出是一个复数结果，其中实部表示振幅，虚部表示相位。
# 导入numpy库 import numpy as np # 创建一个实部数组 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 调用rfft函数 y = np.rfft(x) # 打印输出 print(y) # 输出：[15.+0.j -3.+2.j -3.-2.j 3.+0.j -3.+2.j]
以上代码演示了如何使用Numpy的rfft函数进行快速傅里叶变换。我们使用import numpy as np导入numpy库，创建一个实部数组x，调用rfft函数，得到一个复数结果y。
Numpy的rfft函数可以帮助我们将时域信号转换为频域信号，从而更容易分析和理解信号。它是一种高效的算法，可以帮助我们更快地完成任务。
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