在Python中，可以使用PyMC3库来实现Bayesian网络边缘置信水平的计算。首先，需要定义Bayesian网络的结构和参数分布。然后，使用MCMC算法采样参数，并计算边缘分布的置信水平。

以下是一个简单的示例，展示如何使用PyMC3计算一个具有2个节点的简单Bayesian网络的边缘分布置信水平。

import pymc3 as pm

# 定义贝叶斯网络结构
with pm.Model() as model:
    # 定义一个Bernoulli节点
    node1 = pm.Bernoulli('node1', p=0.5)
    # 定义一个Binomial节点，其p参数依赖于node1
    node2 = pm.Binomial('node2', n=1, p=node1, observed=0)

# 运行MCMC采样
with model:
    trace = pm.sample(10000)

# 计算边缘分布的置信水平
pm.plot_posterior(trace, var_names=['node1'])

上述示例会计算节点1的边缘分布，并使用PyMC3的plot_posterior函数来绘制其置信水平。根据绘制结果，可以判断网络中各个节点之间的置信水平大小。