改善Numpy表现

scipy中用于执行2d卷积的代码有点混乱且未优化。如果要了解scipy的低级功能，请参阅http://svn.scipy.org/svn/scipy/trunk/scipy/signal/firfilter.c。

如果您想要的只是使用一个小的，恒定的内核（如您所示的内核）进行处理，则可以使用如下功能：

def specialconvolve(a):    # sorry, you must pad the input yourself    rowconvol = a[1:-1,:] + a[:-2,:] + a[2:,:]    colconvol = rowconvol[:,1:-1] + rowconvol[:,:-2] + rowconvol[:,2:] - 9*a[1:-1,1:-1]    return colconvol

此函数利用了上面建议的DarenW之类的内核可分离性，并且利用了更优化的numpy算术例程。根据我的测量，它比convolve2d函数快1000倍以上。