从数学表达上来说，矩阵乘法有：
矩阵的乘法(matmul product)：这就是线性代数里面的矩阵乘法
內积/点乘/数量积(dot product)：两个矩阵A、B对应分量乘积之和，结果为一个标量，记作<A,B>
外积/叉乘/矢量积：叉乘的运算结果是一个向量而不是一个标量。两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直（也叫向量积、叉乘、叉积）
哈达玛积(Hardamard product)：两个相乘的矩阵维度一致，逐元素相乘（也叫矩阵点乘，element-wise product，entrywise product ）
- 张量积：（不常见）
常用矩阵乘法在python中的表示：
- element-wise product 数量积:
np.multiply(A,B)
- matrix computation 矩阵乘法:
np.matmul(A,B)
A @ B
np.dot(A,B)
Reference:
