1、先定义一个Gauss分布的表达式：
import numpy as np
e=np.e
pi=np.pi
d=0.9
def g(x,y):
return e**(-(x**2+y**2)/(2*d**2))
这里，我忽略了表达式的常数部分，只保留了指数函数的那部分。
2、构造一个3*3的模版，最初，所有的数值都等于0。
moban=np.zeros((3,3),dtype=float)
3、Gauss分布，在x=y=0的时候有最大值，把这个最大值放到模版中心：
moban[1,1]=g(0,0)
4、用for循环，把模版相应位置上的数值填满：
for i in range(3):
for j in range(3):
moban[i,j]=g(i-1,j-1)
5、模版里面全是浮点数，我们想把数值调整为正整数。
注意到模版角落里面的数值最小，所以把角落里面的数字正规化为1，而把其余数字除以最小值，并取整：
for i in range(3):
for j in range(3):
moban[i,j]=int(g(i-1,j-1)/g(1,1))
6、包装这个函数gau(n)，并用这个函数给出一个7阶的Gauss模版。
