convolve2dを使用して畳み込みを行いたい

Question

実現したいこと

計算の中で，高速化を目的として，
scipyのconvolve2dを利用して二次元配列の畳込みを行いたいのですが，
自分の想定している結果にならず困っています．
以下のコードに現状で作成される二次元配列と目標としている二次元配列を示しています．
作成したいのは，畳込みの結果，境界が0もしくはnanで埋めら二次元配列です．
よろしくお願いいたします．

該当のソースコード

import numpy as np
from scipy import signal


a = np.array([
    [1,2,3,4,5,6],
    [7,8,9,10,11,12],
    [13,14,15,16,17,18],
    [19,20,21,22,23,24],
    [25,26,27,28,29,30],
    [31,32,33,34,35,36]
    ])

f = np.array([
    [0,1,0],
    [0,0,0],
    [0,0,0]
    ])

p = signal.convolve2d(a, f, mode='same')
print(p)
#出力される結果
#[[ 7  8  9 10 11 12]
 #[13 14 15 16 17 18]
 #[19 20 21 22 23 24]
 #[25 26 27 28 29 30]
 #[31 32 33 34 35 36]
 #[0  0  0  0  0  0]]

#出力したい配列(畳み込みの範囲外は0やnanで埋めた配列を作成したい)
#[[0  0  0  0  0  0]
 #[0  2  3  4  5  0]
 #[0  8  9  10 11 0]
 #[0 14 15  16 17 0]
 #[0 20 21  22 23 0]
 #[0  0  0  0  0  0]]

試したこと

modeやboudaryなどの引数を変更してみましたが，
出力したい配列が得られませんでした．

Comments

[jbpb0]

「f」の「1」が入ってる場所を一番上の真ん中から一番下の真ん中に変えて、下記を実行すれば「出力したい配列」になります

p = np.zeros_like(a)
p[1:-1, 1:-1] = signal.convolve2d(a, f, mode='valid')
print(p)

ただし、それで

> 計算の中で，高速化を目的として，

を達成できるのかは、分かりませんけど

[gantakun]

ありがとうございます．参考にさせていただきます．

Answer 1

import numpy as np
from scipy import signal

a = np.array([
    [1,2,3,4,5,6],
    [7,8,9,10,11,12],
    [13,14,15,16,17,18],
    [19,20,21,22,23,24],
    [25,26,27,28,29,30],
    [31,32,33,34,35,36]
    ])

f = np.array([
    [0,0,0],
    [0,0,0],
    [0,1,0]
    ])

p = np.pad(signal.convolve2d(a, f, mode='valid'), 1)
print(p)

#
[[ 0  0  0  0  0  0]
 [ 0  2  3  4  5  0]
 [ 0  8  9 10 11  0]
 [ 0 14 15 16 17  0]
 [ 0 20 21 22 23  0]
 [ 0  0  0  0  0  0]]

[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]
[13 14 15 16 17 18]
[19 20 21 22 23 24]
[25 26 27 28 29 30]
[31 32 33 34 35 36]]

[[0 0 0 0 0 0]
[0 2 3 4 5 0]
[0 8 9 10 11 0]
[0 14 15 16 17 0]
[0 20 21 22 23 0]
[0 0 0 0 0 0]]

Comments

[gantakun]

回答ありがとうございます．
参考にさせていただきます．