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mindspore.numpy.fft.rfftn
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.. py:function:: mindspore.numpy.fft.rfftn(a, s=None, axes=None, norm=None)
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计算实数输入 `a` 的N维离散傅里叶变换。
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请参阅 :func:`mindspore.ops.rfftn` 以获取更多详细信息。 区别在于 `a` 对应于 `input` ， `axes` 对应于 `dim` 。
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参数：
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- **a** (Tensor) - 输入Tensor。 支持的dtype： - Ascend/CPU:int16, int32, int64, float16, float32, float64, complex64, complex128。
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- **s** (tuple[int], 可选) - 结果中 `axes` 轴变换为的长度。 如果给定，输入将在计算 `rfftn` 之前进行零填充或截断为长度 `s` 。 默认值： ``None`` ，表示不处理 `a` 。
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- **axes** (tuple[int], 可选) - 计算 `rfftn` 所沿的轴。 默认值： ``None`` ，表示变换 `a` 的所有维度，或者如果给定 `s` ，则为最后的 `len(s)` 维。
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- **norm** (str, 可选) - 归一化模式。 默认值： ``None`` ，表示 ``"backward"`` 。 三种模式的定义如下， ``"backward"`` (无归一化)， ``"forward"`` (按 :math:`1/n` 归一化)， ``"ortho"`` (按 :math:`1/\sqrt{n}` 归一化)。
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返回：
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Tensor， `rfftn()` 函数的结果。 结果的dtype为complex64/128。
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如果给定 `n` ，则 result.shape[axes[i]] 为 :math:`s[i]` ， result.shape[axes[-1]] 为 :math:`s[-1] // 2 + 1` 。
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