pythonのライブラリであるNetworkxを用いて重みありのグラフを作成し，その重み成分を二次元配列として取り出したい

Question

前提・実現したいこと

現在大学学部三年生でネットワークの勉強をしています．
pythonのライブラリであるNetworkxを用いて重みありのスモールワールドネットワークのグラフを作成し，その重み成分を二次元配列として取り出したい方法がわかりません．もしよろしければ相談乗っていただけると幸いです．
また，ネットワークの構築方法そのものに対して何かツッコミどころがあれば助言くださると嬉しいです．
よろしくお願いします．

### 該当のソースコード
import networkx as nx 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import *

#グラフオブジェクトの作成
G = nx.Graph()

#n個のノードオブジェクトを作成
nodes = np.array(range(1,n+1))

#エッジの空のリストを作成
edges=[]

#始めのエッジの重みの初期重み :i行j列の乱数がi番目のノードとj番目のノード 間のエッジの重みになる
reservoir_weights = np.random.rand(n,n) - 0.5 #-0.5~0.5の一様乱数

#n:ノード 数，k:隣接するノードへのリンクの数，p:各リンクの繋ぎかえ確率
n = 100
k = 5
p = 0.1

#レギュラーグラフを作成
for i in range(1,n+1):
     for j in range(1, k+1):
        v = i
        u = i + j
        if u > n:
            u = u % (n + 1) + 1
        
        tpl = (nodes[v-1], nodes[u-1],reservoir_weights[i-1, u-1])
        edges.append(tpl)
        
G.add_weighted_edges_from(edges)

#確率p=0.1でエッジをつなぎ変えてスモールワールドネットワークを作成
for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, k+1):
            if random() < p:
                v = i
                old_u = i + j
                if old_u > n:
                   old_u = old_u % (n +1) + 1
                new_u = randint(1, n)
                while v != new_u and G.has_edge(v, new_u):
                    new_u = randint(1,n)
                    
                    tpl = (nodes[v-1], nodes[new_u-1],reservoir_weights[i-1, new_u-1])
                    edges.append(tpl)
                G.remove_edge(v,old_u)
                
G.add_weighted_edges_from(edges)

#グラフのエッジの重みを表示
G.edges(data = True)

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[hayataka2049]

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