python想表示CSV中以每行为一个节点，以节点所在行数为节点索引，节点所在行的220个数据值作为此行的坐标向量，进行每两个节点距离计算

可以使用Python中的pandas库和numpy库来实现。具体实现步骤如下：

1. 读取CSV文件，并将其转换为pandas的DataFrame对象。假设CSV文件名为data.csv，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

2. 将DataFrame对象转换为numpy的数组，然后计算每两个节点之间的欧几里得距离。假设每行都有220个数据值，可以使用以下代码：

import numpy as np

# 将DataFrame对象转换为numpy的数组
data = df.values

# 计算节点之间的欧几里得距离
distances = []
for i in range(len(data)):
    for j in range(i+1, len(data)):
        distance = np.linalg.norm(data[i] - data[j])
        distances.append(distance)

其中，np.linalg.norm()函数用于计算两个向量之间的欧几里得距离。

3. 将计算得到的每两个节点之间的距离存储到一个新的CSV文件中：

# 将距离存储到新的CSV文件中
distances_df = pd.DataFrame({'distance': distances})
distances_df.to_csv('distances.csv', index=False, header=False)

其中，pd.DataFrame()函数用于将距离列表转换为DataFrame对象，然后使用to_csv()函数将DataFrame对象保存到CSV文件中。

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv', header=None)

# 将DataFrame对象转换为numpy的数组
data = df.values

# 计算节点之间的欧几里得距离
distances = []
for i in range(len(data)):
    for j in range(i+1, len(data)):
        distance = np.linalg.norm(data[i] - data[j])
        distances.append(distance)

# 将距离存储到新的CSV文件中
distances_df = pd.DataFrame({'distance': distances})
distances_df.to_csv('distances.csv', index=False, header=False)