生成一段python代码，要求可以导入数据集，计算数据集中每个子图的中心性并输出计算出来的中心性，按照计算出来的中心性降序排列出来，删除前10个子图，计算攻击测度指标R值，R值为移除子图后的最大连通子图大小与原始图大小的比率，，最后要求输出："原始数据集的节点数目"、"原始数据集中的边数目"、"每个节点的中心性"、"每条边的中心性"、"每个子图的中心性"、"原始数据集的R值"、"按照中心性降序排列的子图"、"删除10个子图后的R值"、"删除10个子图后的节点数目"、"删除10个子图后的边数目"。

以下是对应的Python代码，可以实现您所需的功能：

import networkx as nx
import operator

# 导入数据集
G = nx.read_edgelist('dataset.txt')

# 计算每个节点的中心性
node_centrality = nx.betweenness_centrality(G)

# 计算每条边的中心性
edge_centrality = nx.edge_betweenness_centrality(G)

# 计算每个子图的中心性
subgraph_centrality = {}
for subgraph in nx.connected_component_subgraphs(G):
    subgraph_centrality[subgraph] = sum(node_centrality[node] for node in subgraph.nodes())

# 按照中心性降序排列子图
sorted_subgraphs = sorted(subgraph_centrality.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

# 删除前10个子图
for subgraph, centrality in sorted_subgraphs[:10]:
    G.remove_nodes_from(subgraph.nodes())

# 计算攻击测度指标R值
largest_connected_component = max(nx.connected_component_subgraphs(G), key=len)
R = len(largest_connected_component) / len(G)

# 输出计算结果
print("原始数据集的节点数目:", len(G.nodes()))
print("原始数据集中的边数目:", len(G.edges()))
print("每个节点的中心性:", node_centrality)
print("每条边的中心性:", edge_centrality)
print("每个子图的中心性:", subgraph_centrality)
print("原始数据集的R值:", R)
print("按照中心性降序排列的子图:", sorted_subgraphs)
print("删除10个子图后的R值:", R)
print("删除10个子图后的节点数目:", len(G.nodes()))
print("删除10个子图后的边数目:", len(G.edges()))

需要注意的是，这份代码中的数据集文件名为 `dataset.txt`，请确保您的数据集文件与代码文件在同一目录下，并且文件名相同。如果您的数据集格式不同，可能需要更改代码中的数据集读取方式。