正確答案是：B: 數(shù)組元素相乘

專業(yè)分析：

`numpy.multiply` 是 NumPy 庫中的一個函數(shù)，其主要功能是對數(shù)組的元素進(jìn)行逐元素相乘（element-wise multiplication）。這意味著當(dāng)你有兩個形狀相同的數(shù)組時，`numpy.multiply` 會對這兩個數(shù)組中對應(yīng)位置的元素進(jìn)行相乘操作，并返回一個新的數(shù)組，其中每個元素都是來自原始數(shù)組中對應(yīng)位置元素的乘積。

與其他選項的區(qū)別分析：

A: 矩陣相乘 - 矩陣相乘通常指的是線性代數(shù)中的矩陣乘法，這需要使用 `numpy.dot` 或 `@` 運算符，而不是 `numpy.multiply`。

C: 數(shù)與數(shù)的相乘 - 這是一個簡單的標(biāo)量乘法，雖然 `numpy.multiply` 可以處理標(biāo)量，但它的主要用途是數(shù)組的逐元素操作。

D: 矩陣的點乘 - 點乘（dot product）通常指的是兩個向量的內(nèi)積或矩陣乘法，在 NumPy 中需要使用 `numpy.dot` 或 `@`，而不是 `numpy.multiply`。

因此，`numpy.multiply` 的主要作用是對數(shù)組的元素進(jìn)行逐元素相乘。