numpy - 比 numpy.matmul 更快地将矩阵乘以其转置
问题描述
我在 python 中有一个大型 2D NumPy 数组 M，我想numpy.matmul(M, M.T)计算numpy.dot(M, M.T).
但是，numpy.matmul不会numpy.dot利用转置乘法中涉及的对称性，所以我相信我正在做我真正需要做的工作的两倍。
有没有一种简单的方法可以通过利用对称性并只做一半的工作来加快速度？也许有一个 NumPy/SciPy 函数或其他一些我不知道的 python 库可以实现这一点？
解决方案
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