python实现：读取表格中各条边的编号、尾节点、头节点、长度、容量，计算所有顶点对之间的最短路长度，并采用合适的图表形式予以表达

好的，我来回答你的问题。

首先，你可以使用Python中的pandas库来读取表格数据，并将其存储为一个DataFrame对象。假设你的表格数据已经被存储在一个名为“data.csv”的文件中，你可以使用以下代码将其读取为DataFrame对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，你可以使用NetworkX库来构建图形，并计算所有顶点对之间的最短路径长度。假设你已经安装了NetworkX库，你可以使用以下代码来完成这个任务：

import networkx as nx

# 创建一个空图形
G = nx.Graph()

# 遍历DataFrame中的每一行，将它们添加到图形中
for i, row in df.iterrows():
    G.add_edge(row['tail'], row['head'], weight=row['length'])

# 使用Floyd算法计算所有顶点对之间的最短路径长度
all_pairs_shortest_paths = dict(nx.floyd_warshall(G))

# 输出所有顶点对之间的最短路径长度
for source in G.nodes():
    for target in G.nodes():
        if source != target:
            print(f'The shortest path from {source} to {target} is {all_pairs_shortest_paths[source][target]}')

最后，你可以使用Matplotlib库来绘制一个可视化的图形表示。假设你已经安装了Matplotlib库，你可以使用以下代码来绘制一个基本的图形表示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将图形绘制成一个圆形布局
pos = nx.circular_layout(G)

# 绘制图形的节点和边
nx.draw_networkx_nodes(G, pos)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)

# 添加节点标签
node_labels = {node: str(node) for node in G.nodes()}
nx.draw_networkx_labels(G, pos, node_labels)

# 添加边权重标签
edge_labels = {(u, v): str(d['weight']) for u, v, d in G.edges(data=True)}
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels)

# 显示图形
plt.show()

这样，你就可以完成你的任务了。希望我的回答能对你有所帮助！