python – 傅里叶变换与Numpy FFT

我想计算函数f(x)的傅里叶变换.所以我定义了一个numpy数组X并通过向量化函数f.现在,如果我计算这个数组f(X)的FFT,它就不会像f(x)那样在一张纸上进行傅里叶变换.例如,如果我计算高斯的FFT,我应该得到高斯或数组,其实部非常接近地类似于高斯.

这是代码.请让我知道我需要改变什么来获得通常的傅立叶变换.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

N = 128
x = np.linspace(-5,5,N)
y = np.exp(-x**2)

y_fft = np.fft.fftshift(np.fft.fft(y).real)
plt.plot(x,y_fft)

plt.show()

让我重申一下.我想计算任何函数的傅里叶变换(例如高斯). FFT是计算数字数组的傅立叶变换的方法,但这与连续傅立叶变换公式的简单离散化不同.