csvファイルの数値を読み込み，二次元フーリエ変換を行いたい

Question

やりたいこと

①csvファイルの数値を読み込んで，二次元フーリエ変換(2DFFT)を行い，計算結果をcsvファイルで出力したいです．

pythonで書かれた1DFFTプログラム　https://watlab-blog.com/2021/04/17/csv-dft/

こちらの２DFFT版を作りたいです．

②①で得られた結果から動径方向分布 p(r) と角度方向分布 q(θ)のスペクトル分布を算出したいです．

python　スペクトル分析　https://teratail.com/questions/157585　

こちらは上記のものを参考にしたいと考えています．

困っている事

①のcsvファイルから数値を読み込み２DFFTを行う部分．

CSVファイルの中身

CSVファイルの中身はこのようになっています．

実際には1行目とA列は削除しています．縦90×横82の数値データです．

試してみたこと

①２DFFT(C言語)の改造
初めはC言語で書かれた二次元フーリエ変換のプログラムを見つけたので改造してデータ部分や行列の数値を変更して２DFFTを行っていました．

二次元フーリエ変換　http://hooktail.org/computer/index.php?2%BC%A1%B8%B5%A5%D5%A1%BC%A5%EA%A5%A8%CA%D1%B4%B9

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include"calculation.h"

#define PI 3.1415926535897

int samp[] = {0,       3.427308426,       0,       3.088006157,       1.499976379,       0,       0,       0,       4.731893003,       0,              
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　数値が膨大なため省略
,       6.380783053,       0,       0,       0.136650868,       0};

int main()
{
	double re[7380], im[7380];
	int i, j;

	for(i=0; i<7380; i++){
		re[i] = samp[i];
		im[i] = 0;
	}

	for(i=0; i<90; i++){
		for(j=0; j<82; j++){
			printf("%.3d ", (int)re[i*82 + j]);
		}
		printf("\n");
	}

	dft_swap2(re, im, 90, 82);

	printf("\n");

	dft_idft2(re, im, 90, 82, DFT);

	dft_swap2(re, im, 90, 82);

	for(i=0; i<90; i++){
		for(j=0; j<82; j++){
			printf("%.3d ", (int)re[i*82 + j]);
		}
		printf("\n");
	}

	printf("\n");

	dft_swap2(re, im, 90, 82);

	dft_idft2(re, im, 90, 82, IDFT);

	dft_swap2(re, im, 90, 82);

	for(i=0; i<90; i++){
		for(j=0; j<82; j++){
			printf("%.3d ", (int)re[i*82 + j]);
		}
		printf("\n");
	}
		printf("\n");

	return 0;
}

しかし，毎度データごとにを書き換える作業がとても非効率なのでpythonで同様の事が行えないか試しました．

②画像の２DFFTのプログラム(python)の改造

pythonで書かれた画像の２DFFTのプログラム　https://watlab-blog.com/2020/03/22/2d-fft/

画像を読み込む部分をcsvに置き換えれば上手くいくのでは？と考えましたが計算結果を出力する事が出来ませんでした．

import pandas as pd
import numpy as np

# csvを読み込み、2Dフーリエ変換をする
df = pd.read_csv('date.csv')            # csvを読み込み
f = np.fft.fft2(df)                        # 2Dフーリエ変換
f_shift = np.fft.fftshift(f)               # 直流成分を中心に移動させるためN/2シフトさせる
mag = 20 * np.log(np.abs(f_shift))         # 振幅成分を計算                
f.to_csv('out.csv')                        # フーリエ変換の結果をcsvに保存 

質問

画像を読み込む部分をcsvに置き換えるアプローチは間違っていますか？間違えっている場合はどうすればよいでしょうか？

参考にしたもの一覧

• pythonで書かれた1DFFTのプログラム　←　これの2DFFT版を作りたい　

　　https://watlab-blog.com/2021/04/17/csv-dft/

• pythonで書かれた画像の２DFFTのプログラム

　　https://watlab-blog.com/2020/03/22/2d-fft/

• c言語で書かれた2DFFTのプログラム　　　　　

　　http://hooktail.org/computer/index.php?2%BC%A1%B8%B5%A5%D5%A1%BC%A5%EA%A5%A8%CA%D1%B4%B9

• ２DFFT後に行いたいスペクトル分布について

　　https://teratail.com/questions/157585　

• ２DFFTを行った後に求めたいグラフが乗っているレポート

　https://www.edu.kobe-u.ac.jp/eng-arch-sled/dat/research/adachi-kigami-1/1.pdf

Comments

[jbpb0]

> 実際には1行目とA列は削除しています．

ならば、1行目をヘッダーとして扱われないようにしないといけません

df = pd.read_csv('date.csv')
↓ 変更 (ファイル名も変えました)
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

「f」はpandasのデータフレームではなくnumpy配列なので、「f.to_csv()」はできません
numpy配列をcsvファイルに保存する方法もありますが、「.to_csv()」を使いたいなら、たとえばこうします

f.to_csv('out.csv')
↓ 変更
pd.DataFrame(f).to_csv('out.csv')
または
pd.DataFrame(f).to_csv('out.csv', header=False, index=False)

「header=False, index=False」を付けるか付けないかで「out.csv」がどう変わるのかは、自分で実行して確認してみてください

[jbpb0]

計算が意図通りに正しく行われてるのかの確認は、答えが分かってる入力データで計算してみたらいかがでしょうか

たとえば、全部のデータが「1.0」の場合は、フーリエ変換後の「f」は直流以外は全て「0.+0.j」で、直流は入力データ数になります
入力データのcsvファイルの形が下記のように5x5ならば、データ数は5x5=25なので、直流は「25.+0.j」になります

1.0,1.0,1.0,1.0,1.0
1.0,1.0,1.0,1.0,1.0
1.0,1.0,1.0,1.0,1.0
1.0,1.0,1.0,1.0,1.0
1.0,1.0,1.0,1.0,1.0

Answer 1

実際には1行目とA列は削除しています．

ならば、1行目をヘッダーとして扱われないようにしないといけません

df = pd.read_csv('date.csv')

↓ 変更 (ファイル名も変えました)

df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

　
「f」はpandasのデータフレームではなくnumpy配列なので、「f.to_csv()」はできません
numpy配列をcsvファイルに保存する方法もありますが、「.to_csv()」を使いたいなら、たとえばこうします

f.to_csv('out.csv')

↓ 変更

pd.DataFrame(f).to_csv('out.csv')

または

pd.DataFrame(f).to_csv('out.csv', header=False, index=False)

「header=False, index=False」を付けるか付けないかで「out.csv」がどう変わるのかは、自分で実行して確認してみてください

Comments

[YuwaYuki]

ご回答ありがとうございます．
jdpb0さんの回答を元に修正し，実行したところ，欲しい結果が得られました！