用python实现以下内容，提供代码。程序的主要功能（运用Floyd 算法） 2.1 输入功能 输入学校的单位总数；输入图的边数； 输入学校各单位的名称； 输入学校各单位人员去超市频度； 输入存在边的两个单位的名称（用空格隔开）；相通两个单位间的距离 2.2 求权值的功能 求出将超市设在各个单位时，所得总的权值，返回用数组存储。 2.3 求最优功能 从上述的各个权值中，选出最小值为最优，并将最优值和对应的选址储存在链表中，返回头指针。 2.4 显示功能 显示最优地址的地点、总权数以及各单位到它的距离。

以下是用Python实现该功能的代码：

INF = float("inf")

# Floyd算法求最短路
def floyd(n, dist):
    for k in range(n):
        for i in range(n):
            for j in range(n):
                if dist[i][j] > dist[i][k] + dist[k][j]:
                    dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j]

# 输入学校的单位总数和图的边数
n = int(input("请输入学校的单位总数："))
m = int(input("请输入图的边数："))

# 输入学校各单位的名称
names = []
for i in range(n):
    name = input("请输入第%d个单位的名称：" % (i+1))
    names.append(name)

# 输入学校各单位人员去超市频度
freq = []
for i in range(n):
    f = int(input("请输入%s的人员去超市频度：" % names[i]))
    freq.append(f)

# 输入存在边的两个单位的名称及相通两个单位间的距离
dist = [[INF for j in range(n)] for i in range(n)]
for i in range(n):
    dist[i][i] = 0

for i in range(m):
    u, v, d = input("请输入第%d条边的两个单位及其距离：" % (i+1)).split()
    u, v, d = names.index(u), names.index(v), int(d)
    dist[u][v] = dist[v][u] = d

# 求权值的功能
weights = []
for i in range(n):
    w = 0
    for j in range(n):
        if dist[i][j] != INF:
            w += freq[j] * dist[i][j]
    weights.append(w)

# 求最优功能
min_weight = min(weights)
min_index = weights.index(min_weight)

# 显示功能
print("最优地址的地点：%s" % names[min_index])
print("总权数：%d" % min_weight)
print("各单位到最优地址的距离：")
for i in range(n):
    if i != min_index:
        print("%s：%d" % (names[i], dist[i][min_index]))

使用该代码时，需要按照提示依次输入学校单位的总数、图的边数、各单位的名称、各单位的人员去超市频度、存在边的两个单位及相通两个单位间的距离。在输入完毕后，会输出最优地址的地点、总权数以及各单位到最优地址的距离。