一、numpy中向量和矩阵的概念
向量：1维
矩阵：至少是 2 维
一、矩阵相乘有3种可能想要的到的结果：
1，对位乘积：两个矩阵shape相同，各元素对应相乘，结果还是矩阵（相同shape）
2，矩阵乘法：数学上的矩阵乘法
3，向量内积：对应元素相乘，再相加，得到一个数值
二、numpy中可用的乘法运算操作
1、a * b
2、numpy.dot(a,b)
3、numpy.multiply(a,b)
4、numpy.matmul(a,b)
5. a @ b
三、5种操作如何跟矩阵乘法的3种可能结果对应呢？
1、dot(a,b)函数
（1）当a,b都是一维数组（矩阵）时，结果为向量内积。
（2）当a,b是矩阵时（不都是一维），需要符合数学中关于矩阵的约束，矩阵乘法
2、multiply(a,b)函数
a,b必须有相同的shape，对位乘积
3、*
a,b必须有相同的shape，对位乘积
4、matmul(a,b)函数：
数学上的矩阵乘法
5、a @ b
数学上的矩阵乘法
四、 3种结果 如何与 5中运算对应呢？
对位乘积： a * b 、 multiply(a,b)
向量内积： dot(a,b) 当a,b均为一维向量
矩阵乘积: dot（a,b）, matmul(a,b) , a @ b