如何将一个2*100 的矩阵改造成一个二维矩阵，其中每一行都是一列的数字组成的向量，代表一个数据点

如果一个2*100的矩阵表示的是数据集，其中每个数据点有100个特征（即每列是一个特征），那么可以按列取出每一个特征，组成一个二维矩阵，其中每一行是一个数据点。具体实现方法如下：

1. 定义一个二维数组，大小为100*2；
2. 循环取出每一列，以该列为数组中的一行，将该列的数据点复制到这一行；
3. 循环结束后，得到一个100*2的二维矩阵，其中每一行是一个数据点。

Python代码如下：

import numpy as np

# 生成一个2*100的随机矩阵，模拟数据集
data = np.random.rand(2, 100)

# 创建一个100*2的二维数组
new_data = np.zeros((100, 2))

# 循环取出每一列，将该列的数据点复制到这一行
for i in range(100):
    new_data[i] = data[:, i]

# 打印转换后的二维矩阵
print(new_data)

输出结果如下：

[[0.54232561 0.21391842]
 [0.59976123 0.72400656]
 [0.48805989 0.41843074]
 ...
 [0.87636758 0.88376266]
 [0.30130033 0.86194497]
 [0.90674779 0.83250319]]

其中，每一行代表一个数据点，每列代表一个特征。