numpy: вычислить xT * x для большой матрицы

В numpy самый эффективный способ вычисления xT * x , где x ] представляет собой большую (200 000 x 1000) плотную матрицу float32 и . T является оператором транспонирования?

Во избежание сомнений результат будет 1000 x 1000.

edit : В моем исходном вопросе я заявил, что np.dot (xT, x ) занимало несколько часов. Оказалось, что у меня было несколько NaN , которые проникли в матрицу, и по какой-то причине это полностью убивало производительность np.dot (любые идеи относительно того, почему?) Это теперь решено, но исходный вопрос остается в силе.