我有一个带有 nside=512 的 healpix 地图（= 巨大的 numpy.ndarray，大约 3.1E6 个元素）。我需要将其与 2D 高斯卷积。
我尝试创建高斯的 healpix 地图，将两个 numpy.ndarray 相乘并得到总和；这太慢了。
我尝试的第二件事是定义一个高斯函数（不是地图），然后是一个二维函数，它对于给定的 x,y 返回位置 x,y 处的 huge_map*gausian 的值。然后我用 scipy.integrate.nquad 得到积分。比第一种方法快，但是...
有没有办法如何使用球谐函数的展开来更快地获得 huge_map*Gaussian 的积分？像在球面伤害中扩展huge_map，在球面伤害中扩展高斯。，乘以系数，变换回来，得到总和。
以及可能的修改，例如：a）使用huge_map的log和Gaussian的log代替，然后对系数所做的操作显然是求和。b）以某种方式直接从系数中获得积分，而不需要反向变换？c）将扩展限制在某个数量并加快整个过程？
如何使用 healpy 正确实现它？