用python编程在10个顶点的无向图中，每对顶点之间以概率0.6存在一条权重为[1,10]上随机整数的边，首先生成该图。然后求解下列问题： （1）求该图的最小生成树。 （2）求顶点v1到顶点v10的最短距离和最短路径。 （3）求所有顶点对之间的最短距离。

好的，现在我明白了你的问题。为了解决这个问题，我们可以使用Python中的networkx库。

首先，我们需要安装networkx库。你可以使用以下命令来安装它：

pip install networkx

然后，我们可以使用下面的代码来生成一个10个顶点的无向图，其中每对顶点之间以概率0.6存在一条权重为[1,10]上随机整数的边：

import networkx as nx
import random

# 创建一个空图
G = nx.Graph()

# 添加10个节点
for i in range(1, 11):
    G.add_node(i)

# 添加边
for i in range(1, 11):
    for j in range(i + 1, 11):
        if random.random() <= 0.6:
            weight = random.randint(1, 10)
            G.add_edge(i, j, weight=weight)

接下来，我们可以使用networkx库来解决你的问题。

（1）求该图的最小生成树。

# 使用Kruskal算法求最小生成树
T = nx.minimum_spanning_tree(G)
print(T.edges())

这个代码将输出最小生成树的所有边。

（2）求顶点v1到顶点v10的最短距离和最短路径。

# 使用Dijkstra算法求最短路径
path = nx.dijkstra_path(G, source=1, target=10)
dist = nx.dijkstra_path_length(G, source=1, target=10)
print("最短距离：", dist)
print("最短路径：", path)

这个代码将输出从顶点v1到顶点v10的最短距离和最短路径。

（3）求所有顶点对之间的最短距离。

# 使用Floyd算法求所有顶点对之间的最短距离
dist = nx.floyd_warshall_numpy(G)
print(dist)

这个代码将输出一个10x10的矩阵，其中第i行第j列的元素表示从顶点i到顶点j的最短距离。

希望这些代码能够帮助你解决问题。