a = np.mgrid[:3, :3, :3][0]
np.fft.fftn(a, axes=(1, 2))
# array([[[  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
# [  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
# [  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j]],
# [[  9.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
# [  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
# [  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j]],
# [[ 18.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
# [  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j],
# [  0.+0.j,   0.+0.j,   0.+0.j]]])
np.fft.fftn(a, (2, 2), axes=(0, 1))
# array([[[ 2.+0.j,  2.+0.j,  2.+0.j],
# [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]],
# [[-2.+0.j, -2.+0.j, -2.+0.j],
# [ 0.+0.j,  0.+0.j,  0.+0.j]]])

import matplotlib.pyplot as plt
[X, Y] = np.meshgrid(2 * np.pi * np.arange(200) / 12,
                     2 * np.pi * np.arange(200) / 34)
S = np.sin(X) + np.cos(Y) + np.random.uniform(0, 1, X.shape)
FS = np.fft.fftn(S)
plt.imshow(np.log(np.abs(np.fft.fftshift(FS))**2))
# <matplotlib.image.AxesImage object at 0x...>
plt.show()