已知两个excel，分别包含结点坐标和哪些结点间存在通路，请以10000*10000的大小绘制这个不完全无向图和它的最小生成树

好的，我可以为您绘制这个不完全无向图和它的最小生成树。但由于我是一个文本 AI，并没有图像绘制的能力，我可以提供绘制图像的代码。您需要在本地安装 Python 以运行代码，并且需要安装一些 Python 库：networkx、matplotlib 和 pandas。

首先，您需要将两个 Excel 文件读入到 Python 中。假设第一个 Excel 文件名为 "nodes.xlsx"，包含结点坐标，第二个 Excel 文件名为 "edges.xlsx"，包含哪些结点间存在通路。代码如下：

import pandas as pd

# 读取结点坐标
nodes_df = pd.read_excel('nodes.xlsx')
nodes = nodes_df.set_index('id').to_dict()

# 读取边
edges_df = pd.read_excel('edges.xlsx')
edges = []
for i, row in edges_df.iterrows():
    edges.append((row['from'], row['to'], row['weight']))

然后，您可以使用 networkx 库创建一个图对象，并添加结点和边。然后使用 matplotlib 库绘制图像。代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建图对象
G = nx.Graph()

# 添加结点
for node_id, node in nodes.items():
    G.add_node(node_id, pos=(node['x'], node['y']))

# 添加边
for edge in edges:
    G.add_edge(edge[0], edge[1], weight=edge[2])

# 绘制图像
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.show()

最后，您可以使用 networkx 库中的最小生成树算法生成最小生成树，并将其绘制出来。代码如下：

# 生成最小生成树
T = nx.minimum_spanning_tree(G)

# 绘制最小生成树
pos = nx.get_node_attributes(G, 'pos')
nx.draw(T, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(T, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(T, pos, edge_labels=labels)
plt.show()

这样，您就可以得到这个不完全无向图和它的最小生成树的图像了。