输入有四行，第一行为矩阵a和b的重塑参数，用逗号分隔。第二行为矩阵a的内容，用逗号分隔。第三行为矩阵b的内容，用，分隔。第四行为决策规则。如果重塑参数与矩阵元素的数量不匹配，则输出invalid，输出矩阵a和矩阵b的元素之间的关系符合决策规则的位置的矩阵。要求使用eval函数与numpy解决上述问题

以下是实现代码：

import numpy as np

reshape_param = input().split(',')
reshape_param = [int(x) for x in reshape_param]
matrix_a = np.array(input().split(','), dtype=np.float).reshape(reshape_param)
matrix_b = np.array(input().split(','), dtype=np.float).reshape(reshape_param[::-1]).T
decision_rule = input()

if matrix_a.size != matrix_b.size:
    print('invalid')
else:
    relation_matrix = eval('matrix_a ' + decision_rule + ' matrix_b')
    print(relation_matrix)

代码的工作流程如下：

1. 从标准输入中读取重塑参数和矩阵a、b的内容，并使用numpy的reshape函数对矩阵a和b进行重塑。
2. 读取决策规则。
3. 检查矩阵a和矩阵b的元素数量是否相等。如果不相等，则输出'invalid'。
4. 否则，使用eval函数和numpy的广播功能计算矩阵a和矩阵b元素之间的关系，并输出结果。

需要注意的是，使用eval函数存在一定的安全风险，因为它允许执行任意代码。在实际应用中，应该谨慎使用eval函数，并对输入进行严格的验证和过滤。