区间 站间距/km 车站1->车站2 1.38 车站2->车站3 1.15 车站3->车站4 1.318 车站4->车站5 0.964 车站5->车站6 1.096 车站6->车站7 1.945 车站7->车站8 1.506 车站8->车站9 2.267 车站9->车站10 1.241 车站10->车站11 1.012 车站11->车站12 1.589 车站12->车站13 1.865 车站13->车站14 0.779 车站14->车站15 1.233 车站15->车站16 2.428 车站16->车站17 1.738 车站17->车站18 1.612 车站18->车站19 1.14 车站19->车站20 1.034 车站20->车站21 1.8 车站21->车站22 1.161 车站22->车站23 0.827 车站23->车站24 1.592 车站24->车站25 0.721 车站25->车站26 1.026 车站26->车站27 1.35 车站27->车站28 0.792 车站28->车站29 1.491 车站29->车站30 2.111 把这组数据改为矩阵形式的数据，其中aij表示从i车站到j车站的距离

根据给定的数据，我们可以将其组织成一个离矩阵。这个矩阵的行和代表车站的编号，而矩中的元素 `ai` 表示从第 `i` 个车到第 `j` 车站的距离。

下面是使用MATLAB代码将数据转换矩阵形式的示例：

data = [1.38 1.15, 1.318, .964, 1.096, 1.945, 1.506, 2.267, 1241, 1.012, ...
        1.589, 1.865,0.779, 1.233, 2.428, 1.738,1.612, 1.14, 1.034, ...
        1.8 1.161, 0.827, 1.592, 0.721, 1.026,1.35, 0.792, 1.491, ...
        2.111% 计算车站数量
num_stations = sqrt(length(data));

% 转换为阵
distance_matrix = reshape(data, num_stations, num_stations);

%结果
disp(distance_matrix);

在上述代码中，我们首先将原数据存储在 `data` 变量中。然后，我们使用 `length 函数计算数据的长度，并通过求平方根得到车站的数量。下来，我们使用 `reshape` 函数将一维数组 `data` 转换为一个矩阵，行和列的大小都是 `num_stations`。最后，我们使用 `disp` 函数显示结果。

注意：为了使用 `reshape` 函数成功，原始数据的长度必须能够完全填充一个矩阵。如果数据长度不符合要求，你需要进行相应调整或者处理。