Перемножение матриц

import numpy as np
import random
 
num_of_samples = 4 #общее число выборок
size_of_sample = 2 #размер одной выборки
N = 5 #номер варианта
kf_disp = 0.5*N #дисперсия
f_1 = 5 # значения факторов
f_2 = 4
f_3 = 1
f_4 = 0
m_1 = 0.5 # коэффициенты расчета мат.ожидания
m_2 = 0.8
m_3 = 1
m_4 = 1.2
n = num_of_samples*size_of_sample
sample = np.zeros((n, 1))
 
def one_sample(l, m): # создание каждой выборки в отдельности
    i = 0
    while i <= l:
        sample[i,0] = random.normalvariate(m*N, np.sqrt(kf_disp))
        #print('заполненный элемент =',sample[i,0], '\nномер элемента =', i)
        i = i + 1
    return sample
 
def total_sample(): #матрица, составленная из всех выборок
    one_sample(size_of_sample-1, m_1)
    one_sample(2*size_of_sample-1, m_2)
    one_sample(3*size_of_sample-1, m_3)
    one_sample(4*size_of_sample-1, m_4)
    return sample
 
Vyborka = total_sample()
print(Vyborka) # 8x1
print('__________________________________________________')
print(Vyborka.T) # 1x8
print('__________________________________________________')
C = (Vyborka.T)*Vyborka #1x1
print(C)
print('__________________________________________________')
D = Vyborka*(Vyborka.T) #8x8
print(D)

import numpy as np
v = np.matrix([1, 2, 3, 100])
print(v.T * v)
print(v * v.T)