如何将一个200行100列的数据集构造成图卷积网络输入所需要的邻接矩阵和特征矩阵。每一行为一个样本，每个样本有100个节点，邻接矩阵为100×100，特征矩阵为100×1，帮我写出每一行的邻接矩阵和特征矩阵这个代码tensoflow

由于邻接矩阵和特征矩阵的构造方式与具体的数据集相关，因此无法提供通用的tensorflow代码。以下是一个示例，仅供参考：

假设数据集为200行100列的矩阵X，每个元素表示节点的特征值。为了构造邻接矩阵，可以先定义一个函数，根据节点之间的关系生成邻接矩阵A。例如，如果节点i和节点j之间有连接，则A[i][j]=1；否则A[i][j]=0。代码如下：

import numpy as np

# 构造邻接矩阵
def construct_adjacency_matrix(X):
    num_nodes = X.shape[1]
    A = np.zeros((num_nodes, num_nodes))
    for i in range(num_nodes):
        for j in range(num_nodes):
            if i != j and X[:,i].any() and X[:,j].any():
                A[i][j] = 1
    return A

接下来，构造特征矩阵。由于每个节点只有一个特征值，因此每行的特征矩阵就是该行的转置。代码如下：

# 构造特征矩阵
def construct_feature_matrix(X):
    return X.transpose()

最后，对于每个样本，分别调用上述两个函数构造邻接矩阵和特征矩阵。代码如下：

num_samples = X.shape[0]
num_nodes = X.shape[1]
A_list = []
X_list = []
for i in range(num_samples):
    A = construct_adjacency_matrix(X[i])
    X = construct_feature_matrix(X[i])
    A_list.append(A)
    X_list.append(X)