python通过datafram权值矩阵创建netdrawx的双向有权图

可以使用NetworkX库创建双向有权图，然后从dataframe中读取权值矩阵，将其添加到图中。

以下是一个示例代码：

import networkx as nx
import pandas as pd

# 创建空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 读取权值矩阵
weights_df = pd.read_csv('weights.csv', index_col=0)

# 添加节点
for node in weights_df.index:
    G.add_node(node)

# 添加边和权值
for i, row in weights_df.iterrows():
    for j, weight in row.iteritems():
        if weight != 0:
            G.add_edge(i, j, weight=weight)
            G.add_edge(j, i, weight=weight)

# 可以将图绘制出来查看
nx.draw(G, with_labels=True)

# 也可以输出节点和边的信息
print('Nodes: ', G.nodes)
print('Edges: ', G.edges.data())

其中，`weights.csv`是一个包含权值矩阵的文件，格式如下：

,Node1,Node2,Node3
Node1,0,1,2
Node2,1,0,3
Node3,2,3,0

输出结果如下：

Nodes:  ['Node1', 'Node2', 'Node3']
Edges:  [('Node1', 'Node2', {'weight': 1}), ('Node1', 'Node3', {'weight': 2}), ('Node2', 'Node1', {'weight': 1}), ('Node2', 'Node3', {'weight': 3}), ('Node3', 'Node1', {'weight': 2}), ('Node3', 'Node2', {'weight': 3})]

这个图包含三个节点，六条边，每条边都有一个权值。