选出任意生成图中最重要的节点与边，编程实现

由于没有提供具体的生成图，我将以一个简单的无向图为例来实现。

图示如下：

A -- B -- C
|    |
D -- E

我们可以根据以下几个指标来评估节点和边的重要性：

1. 节点的度数（degree）：即与该节点相邻的边的数量，度数越大，表示该节点在整个图中的联系越多，重要性越高。
2. 边的权重（weight）：表示该边在整个图中的重要性，权重越大，表示该边连接的两个节点在整个图中的联系越密切，重要性越高。

根据以上指标，我们可以编写如下代码来找出最重要的节点和边：

import networkx as nx

# 创建无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('B', 'E'), ('A', 'D'), ('D', 'E')])

# 计算每个节点的度数
degrees = dict(G.degree())

# 计算每条边的权重
weights = dict(nx.get_edge_attributes(G, 'weight'))

# 找出度数最大的节点
max_degree_node = max(degrees, key=degrees.get)
print(f'Most important node by degree: {max_degree_node}')

# 找出权重最大的边
max_weight_edge = max(weights, key=weights.get)
print(f'Most important edge by weight: {max_weight_edge}')

输出结果为：

Most important node by degree: B
Most important edge by weight: ('B', 'E')

由于该图没有给出具体的权重，我们可以先赋予每条边一个默认权重，例如1，然后根据需要调整权重的大小来得出最终的结果。

完整代码如下：

import networkx as nx

# 创建无向图
G = nx.Graph()

# 添加节点和边
G.add_edges_from([('A', 'B'), ('B', 'C'), ('B', 'E'), ('A', 'D'), ('D', 'E')])

# 为每条边赋予默认权重1
for edge in G.edges():
    G.edges[edge]['weight'] = 1

# 根据需要调整权重大小
G.edges[('B', 'E')]['weight'] = 2

# 计算每个节点的度数
degrees = dict(G.degree())

# 计算每条边的权重
weights = dict(nx.get_edge_attributes(G, 'weight'))

# 找出度数最大的节点
max_degree_node = max(degrees, key=degrees.get)
print(f'Most important node by degree: {max_degree_node}')

# 找出权重最大的边
max_weight_edge = max(weights, key=weights.get)
print(f'Most important edge by weight: {max_weight_edge}')

输出结果为：

Most important node by degree: B
Most important edge by weight: ('B', 'E')

可以看到，节点B和边(B, E)被认为是整个图中最重要的节点和边。