分析10个股票间的相关关系网络，计算不同行业股票在网络的中心性指标，如网络度等，并解读。将不同阈值情况下不同行业股票在网络的中心性指标做成表格。（给出python代码的形式）

好的，下面是一个完整的Python代码示例，其中包括了数据读取、数据处理、网络构建、中心性指标计算和结果展示等部分：

import pandas as pd
import numpy as np
import networkx as nx

# 读取数据
data = pd.read_csv("stock_prices.csv")
stock_names = data.columns[1:]

# 将数据转化为时间序列格式
data = data.set_index("Date")
data.index = pd.to_datetime(data.index)

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = data.corr()

# 构建相关关系网络
G = nx.from_numpy_matrix(np.array(corr_matrix))

# 将股票进行分类
industry_dict = {"Technology": ["AAPL", "MSFT", "GOOG", "FB", "INTC"],
                 "Finance": ["JPM", "BAC", "WFC"],
                 "Retail": ["WMT", "AMZN", "TGT"]}

# 计算不同行业股票在网络中的中心性指标
degree_dict = {}
for industry, stocks in industry_dict.items():
    subgraph = G.subgraph(stocks)
    degree_dict[industry] = nx.degree_centrality(subgraph)

# 将不同阈值情况下不同行业股票在网络的中心性指标做成表格
threshold_list = [0.1, 0.2, 0.3]
result_dict = {}
for threshold in threshold_list:
    for industry, degree_centrality in degree_dict.items():
        stocks_above_threshold = [stock for stock, degree in degree_centrality.items() if degree > threshold]
        result_dict[(industry, threshold)] = stocks_above_threshold

# 输出结果
for (industry, threshold), stocks in result_dict.items():
    print(f"Industry: {industry}, Threshold: {threshold}, Stocks: {stocks}")

这个代码首先读取了股票历史价格数据，然后将数据转化为时间序列格式，并计算相关系数矩阵。接着，使用相关系数矩阵构建了相关关系网络，并将股票进行了分类。

然后，计算了不同行业股票在网络中的中心性指标，并将不同阈值情况下不同行业股票在网络的中心性指标做成了表格。最后，输出了结果。

需要注意的是，这个代码仅仅是一个示例，具体实现细节需要根据您的数据和需求进行调整。此外，这个代码中使用了pandas、numpy和networkx等库，需要提前安装并导入。