将上述计算的节点数和边放入基因之间关系的边列表edges

要将计算得到的节点数和边数放入基因之间关系的边列表 `edges` 中，你可以修改代码如下：

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

# 读取FPKM数据文件，假设文件名为fpkm_data.csv，第一列为基因名称，后续列为FPKM值
data = pd.read_csv('fpkm_data.csv')

# 提取基因名称和FPKM值
gene_names = data.iloc[:, 0].values
fpkm_values = data.iloc[:, 1:].values

# 计算基因之间的Pearson相关系数
correlation_matrix = np.corrcoef(fpkm_values, rowvar=False)

# 创建共表达网络
coexpression_network = nx.Graph()

# 添加节点
coexpression_network.add_nodes_from(gene_names)

# 添加边及相关性作为边的权重
num_genes = len(gene_names)
edges = []
for i in range(num_genes):
    for j in range(i + 1, num_genes):
        correlation = correlation_matrix[i, j]
        if abs(correlation) > 0.7:  # 设置相关性阈值，只保留相关性大于0.7的边
            coexpression_network.add_edge(gene_names[i], gene_names[j], weight=correlation)
            edges.append((gene_names[i], gene_names[j]))

# 打印共表达网络的节点数和边数
print("节点数:", coexpression_network.number_of_nodes())
print("边数:", coexpression_network.number_of_edges())

# 打印基因之间关系的边列表
print("基因之间关系的边列表:", edges)

在上述代码中，我们添加了一个名为 `edges` 的列表，用于存储基因之间的关系边。在遍历基因之间的相关性矩阵时，如果相关性大于阈值，我们将边添加到共表达网络中，并将该边的两个基因名称作为一个元组 `(gene_names[i], gene_names[j])` 添加到 `edges` 列表中。

最后，我们打印共表达网络的节点数和边数，并输出基因之间关系的边列表 `edges`。

请注意，这仅是一个示例，你可以根据需求对代码进行修改和扩展。