У меня следующий сценарий:
я загружаю данные mnist, а затем хочу вычислить ковариационную матрицу первых 500 выборок.
traind, testd, trainl, testl = np.load(open("mnist.npz","rb")).values()
first500 = traind[0:500]
covariancematrix = first500.reshape(500,-1,1)*first500.reshape(500,1,-1)
Это даст мне ковариационную матрицу для каждый образец, поэтому у меня есть 500x784x784.
Мой вопрос сейчас, могу ли я сделать то же самое с заданной функцией numpy np.outer?