问题：在numpy中，我有一个矩阵M1，我与另一个矩阵M2相乘。
我知道我可以在M1中省略一半的值，因为生成的矩阵将是对称的，我只需要前k个值。
所以我想用numpy.tril将一半的值归零，希望基础C函数对于a*b乘法a==0更快，因为它们可以在看到a==0而不是做整个浮动操作。
我知道我可以计算时间，但我认为这是一个普遍感兴趣的问题。
请注意M1并不稀疏，只需要考虑其中的一半。
也许甚至有更好的方法可以节省50％的计算量？
背景：这与
有关p(A|B)*p(B) == p(B|A)*p(A)
......如果你明白我的意思。
示例：这只是它发生的一点，但最后，我们有
p(A|B)（A和B是相同的变量）p(B) p(A,B) = p(A|B)*p(B)我们不关心对角线，因为它是给出自身值的概率和对角线上方或下方的部分，因为它是另一半的复制品。非常适合进行健全检查，但毕竟不必要。请注意，这里实际上不是点积。但我想一半导致p（A | B）的计算也是不必要的。
更新： 我将为此应用程序提供更合理的方法，即限制A和B不相交。然后所有矩阵都缩小了。它可以在numpy中优雅地完成，但增加了阅读代码的复杂性。
毕竟这没有意义。唯一的选择是创建重新创建三角形的M1.shape[0]-1子矩阵，但这肯定会产生太多的开销。