对于矩阵A、B，矩阵A和B的行表示时间序列，如若干个年份，矩阵A和B列表示若干个指标，怎样根据正向指标越大越好、负向指标越小越好的原则将矩阵A和B的所以指标元素进行归一化处理，然后通过处理使矩阵A、B中的所有元素都大于等于1；然后通过添加一些元素将矩阵A、B都转化为相同阶数的方阵；避免分母为零的情况下，用数学公式表达矩阵A和矩阵B相互作用，与原来A、B没有相互作用相比的增长值，请写出具体代码

下面是一个 Python 的实现，主要使用了 numpy 库进行矩阵计算和归一化处理：

import numpy as np

# 假设原始矩阵 A 和 B 的大小为 m 行 n 列
m, n = 10, 8

# 生成随机矩阵 A 和 B
A = np.random.rand(m, n)
B = np.random.rand(m, n)

# 对矩阵 A 进行归一化处理，正向指标越大越好，使用最大值归一化
max_values = np.max(A, axis=0)
A_norm = A / max_values

# 对矩阵 B 进行归一化处理，负向指标越小越好，使用最小值归一化
min_values = np.min(B, axis=0)
B_norm = min_values / B

# 将矩阵 A、B 中的所有元素都大于等于 1
A_norm = A_norm + 1
B_norm = B_norm + 1

# 将矩阵 A、B 转化为相同阶数的方阵，这里假设为 m x m 的方阵
A_square = np.zeros((m, m))
B_square = np.zeros((m, m))

for i in range(m):
    for j in range(m):
        if i < n and j < n:
            A_square[i][j] = A_norm[i][j]
            B_square[i][j] = B_norm[i][j]
        elif i == j:
            A_square[i][j] = 1
            B_square[i][j] = 1

# 计算矩阵 A 和 B 相互作用的增长值，避免分母为零的情况下加上一个小的数值
eps = 1e-6
C = np.dot(A_square, B_square)
D = np.dot(B_square, A_square)
growth = (C - D) / (D + eps)

以上代码中，我们使用了两种不同的归一化方法，分别是最大值归一化和最小值归一化，根据正向指标和负向指标的不同选择不同的方法。在将矩阵 A、B 转化为方阵时，我们使用了一个简单的方法，即将原始矩阵填充到对角线上，其余部分填充为 0。最后计算相互作用的增长值时，为避免分母为零的情况，我们加上了一个小的数值 eps。