用python语言实现：网络包括24个顶点、76条边，各条边的编号、尾节点、头节点、长度、容量已在excel表中给出，请计算所有顶点对之间的最短路长度，并绘制该网络的有向图。

好的，这是一个比较复杂的问题，需要用到图论算法和绘图库。我来逐步解释实现步骤：

1. 首先需要读取excel表格中的边信息，可以使用 pandas 库读取表格数据，具体代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('net.xlsx', sheet_name='edges')
edges = []
for i in range(len(df)):
    edge = {
        'id': df.loc[i, 'id'],
        'tail': df.loc[i, 'tail'],
        'head': df.loc[i, 'head'],
        'length': df.loc[i, 'length'],
        'capacity': df.loc[i, 'capacity']
    }
    edges.append(edge)

2. 接着，需要构建有向图并计算所有顶点对之间的最短路长度。这里我们可以使用 Dijkstra 算法，可以使用 networkx 库实现。具体代码如下：

import networkx as nx

G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
    G.add_edge(edge['tail'], edge['head'], weight=edge['length'])

all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

3. 最后，需要绘制该网络的有向图。可以使用 matplotlib 库实现。具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'length')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.show()

综合起来，完整的代码如下：

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('net.xlsx', sheet_name='edges')
edges = []
for i in range(len(df)):
    edge = {
        'id': df.loc[i, 'id'],
        'tail': df.loc[i, 'tail'],
        'head': df.loc[i, 'head'],
        'length': df.loc[i, 'length'],
        'capacity': df.loc[i, 'capacity']
    }
    edges.append(edge)

G = nx.DiGraph()
for edge in edges:
    G.add_edge(edge['tail'], edge['head'], weight=edge['length'])
    
all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G))

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
labels = nx.get_edge_attributes(G, 'length')
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels)
plt.show()

注意：这里的 excel 表格和代码中的文件名需要根据实际情况修改。