参考：https://www.jianshu.com/p/42b0b6ffcf97
1、numpy.matmul：
マトリックス乗算（行列積）
2、numpy.multiply：
スカラー積（要素毎の乗算）は、
オブジェクトは、マトリックスアレイであってもよいです
図3は、np.dot：
目的に応じて変更することができ、状況はより複雑であり、
aおよびbは一次元である場合、結果は、正常品（内積）の範囲内です（）。
使用またはnp.matmul @ bが同じ答えを取得することができる
とbは2次元である場合（2）、行列の乗算演算は（ドット製品/行列積）と同等です。
使用またはnp.matmul @ bが同じ答えを得ることも
あり、またはbがスカラーである（要素毎の乗算）スカラー積を表している場合（3）を、効果がnp.multiplyに相当し
、することができます乗算（ b）または* bのかもしれません。
4、*：
マトリックス、マトリックス乗算の代表に対する
アレイのため、製品の数を表します。
