我的目标是使用numpy.einsum计算一组数据的协方差矩阵。举个例子

example_data = np.array([0.2, 0.3], [0.1, 0.2]])

以下是我尝试过的代码：

import numpy as np

d = example_data[0].shape[1]
mu = np.mean(example_data, axis=0)
data = np.reshape(example_data,(len(example_data),d,1))
mu = np.tile(mu,len(example_data))
mu = np.reshape(mu,(len(example_data),d,1))
d_to_mean = data-mu 

covariance_matrix = np.einsum('ijk,kji->ij', d_to_mean, np.transpose(d_to_mean)) 
#I don't know how to set the subscripts correctly

任何建议如何使这种方法可行的赞赏！