请给出完整的网络拓扑图改进代码

以下是改进后的完整网络拓扑图代码，包括了节点标签的定制、字体设置以及节点形状的更改。同时，我还添加了一个简单的缩进处理来提高代码可读性。

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import chain

# 定义美化标签函数
def customize_label(node):
    port_info = node.split(',')
    if len(port_info) > 1:  # 如果包含城市和国家信息
        city = port_info[0][:5].strip()  # 城市名最多显示5个字符
        country = ", ".join(port_info[1:]) if len(port_info) > 2 else ""
        label = f"{city}{country}"
    else:
        label = node[:5]  # 没有详细信息，仅显示前5个字符
    return label

# 读取CSV文件并处理
def read_routes_from_csv(file_path):
    try:
        df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=['航线编号', '出发港', '挂靠港', '目的港'], encoding='utf-8')
    except Exception as e:
        print(f"解码错误: {e}")
        return None

    # 简单地处理可能出现的连续逗号导致的空值
    df["挂靠港"] = df["挂靠港"].replace(r'\s*,\s*', ',', regex=True).astype(str)

    return df

# 创建网络拓扑图
def create_network(df):
    G = nx.Graph()

    for index, row in df.iterrows():
        start_port = customize_label(row["出发港"])
        intermediate_ports = [customize_label(port) for port in row["挂靠港"].split(",")] if pd.notna(row["挂靠港"]) else []
        end_port = customize_label(row["目的港"])

        # 添加起始港到第一个挂靠港的边
        if intermediate_ports:
            first_intermediate = intermediate_ports[0]
            G.add_edge(start_port, first_intermediate)

            # 添加相邻挂靠港之间的边
            for i in range(len(intermediate_ports) - 1):
                port_a = intermediate_ports[i]
                port_b = intermediate_ports[i + 1]
                G.add_edge(port_a, port_b)

            # 添加最后一个挂靠港到目的港的边
            last_intermediate = intermediate_ports[-1]
            G.add_edge(last_intermediate, end_port)
        else:
            # 如果没有挂靠港，则直接添加起始港到目的港的边
            G.add_edge(start_port, end_port)

    return G

# 可视化网络
def visualize_network(G):
    plt.figure(figsize=(15, 10))
    
    pos = nx.spring_layout(G)  # 使用spring布局算法
    node_font_size = 8
    node_shape = 'o'
    
    labels = {node: customize_label(node) for node in G.nodes()}
    nx.draw(G, pos, with_labels=True, font_size=node_font_size, font_weight='bold',
            node_color='lightblue', edge_color='gray', node_shape=node_shape, node_size=300)
    nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=node_font_size - 2, font_color='black')

    plt.title('海运网络拓扑图', fontsize=12)
    plt.grid(True, linestyle=':', color='gray', alpha=0.5)
    plt.show()

# 主函数
def main():
    file_path = "your_file_path.csv"  # 将此替换为实际的CSV文件路径
    df = read_routes_from_csv(file_path)
    if df is not None:
        G = create_network(df)
        visualize_network(G)
    else:
        print("读取CSV文件失败")

if __name__ == "__main__":
    main()

在这个版本中，我增加了对端点标签的处理，使得城市和国家信息可以一起展示，而且节点的颜色和形状也有所调整。如果你有更多关于如何进一步优化或自定义的疑问，欢迎提问。