DFT迭代得到不同的结果

Question

我创建了一个简单的积分函数和DFT函数，可以与我编写的其他代码一起使用。在

from math import sin,pi
from time import time
def aintegral(d,step):
    return sum(d)*step

def partialdft(d,step,w):
    i = 0
    x = d
    while i/step < len(d):
        x[int(i/step)]*=sin(w*pi*i)
        i+=step
    return aintegral(x,step)


x = []
y = 0
while y<100:
    x.append(5*sin(4*pi*y))
    y+=.01

print partialdft(x,.01,4)

此代码输出249.028500022，接近预期的250值。但是，当我迭代DFT时，在4处得到了一个完全不同的值。在

^{pr2}$

此代码的输出为： 0.0514628731431

0.1 0.0514628731431

0.2 0.0514628731431

一。 . . . 在

4.0 0.0514628731431

一。 . . . 在

9.8 0.0514628731431

9.9 0.0514628731431

10.0 0.0514628731431

谁能告诉我是什么引起了这个问题？提前谢谢。在

注意：现在我不关心使用更有效的fft函数。样本量不大，所以没关系。在

Answer 1

partialdft函数修改x。第一个循环之后是x：

>>> x[0:10]
[0.0, 0.62666616782152129, 1.243449435824274, 1.8406227634233896, 2.4087683705085765, 2.9389262614623659, 3.4227355296434436, 3.852566213878946, 4.2216396275100756, 4.5241352623300983]

调用函数后，x如下：

^{pr2}$

要避免覆盖x，请制作一个副本：

def partialdft(d,step,w):
    i = 0
    x = d[:]
    #...