分析10只股票间的相关关系网络，计算10只股票在网络的中心性指标，如网络度等，并解读。将不同阈值情况下10只股票在网络的中心性指标做成表格。（给出python代码）

好的，我会根据你的要求进行回答。首先，为了分析10只股票间的相关关系网络，我们需要获取这10只股票的股票数据并进行处理。这里我们以Python中的pandas和numpy库为例进行数据处理。

import pandas as pd
import numpy as np

# 获取10只股票的股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv', index_col=0)
# 对数据进行处理，去除空值等
data = data.dropna()
# 计算每只股票的收益率
returns = np.log(data / data.shift(1))

接下来，我们可以使用Python中的networkx库来构建股票网络，并计算每只股票在网络中的中心性指标。这里我们以网络度和介数中心性为例进行计算。

import networkx as nx

# 构建股票网络
corr_matrix = returns.corr()
G = nx.from_numpy_matrix(corr_matrix.values)

# 计算每只股票的网络度中心性
degree_centrality = nx.degree_centrality(G)
# 计算每只股票的介数中心性
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(G)

# 打印每只股票的网络度中心性和介数中心性
for stock in returns.columns:
    print(f"{stock}网络度中心性: {degree_centrality[stock]:.4f}")
    print(f"{stock}介数中心性: {betweenness_centrality[stock]:.4f}")

最后，我们可以根据不同阈值情况下的网络中心性指标计算并展示在表格中。这里我们以介数中心性为例。

# 定义阈值列表
thresholds = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]

# 构建阈值表格
table = pd.DataFrame(index=returns.columns, columns=thresholds)

# 计算每只股票在不同阈值下的介数中心性
for stock in returns.columns:
    for threshold in thresholds:
        # 构建阈值网络
        corr_matrix_thresh = corr_matrix.apply(lambda x: x[x.abs() >= threshold], axis=0)
        corr_matrix_thresh = corr_matrix_thresh.apply(lambda x: x[x.abs() >= threshold], axis=1)
        G_thresh = nx.from_numpy_matrix(corr_matrix_thresh.values)

        # 计算介数中心性
        betweenness_centrality_thresh = nx.betweenness_centrality(G_thresh)

        # 将介数中心性存入表格中
        table.loc[stock, threshold] = betweenness_centrality_thresh[stock]

# 打印阈值表格
print(table)

希望这个代码能够帮助你完成你的任务。如果还有其他问题，欢迎继续询问。