大家好，今天要讲的内容是使用python，绘制美观的神经网络。

在这篇文章中，会讨论如何使用python中的networkx库，绘制美观且标准的神经网络。

具体来说，会根据指定的层和节点数量，绘制不同结构的神经网络。

networkx库可以用来创建和操作图类型的数据结构，其中包括无向图、有向图、带权图等等。

神经网络可以看做是一种图数据结构，因此可以使用networkx库创建，并进行可视化的操作。

绘制一个2层网络

来看下面这个例子:

我们希望画出一个2层网络，输入层有2个节点，输出层有3个节点。

前面一层的节点会向后面一层的节点，连接一条边。

代码如下:

首先，需提前安装好networkx库，然后在代码中导入networkx和matplotlib。

然后使用DiGraph创建一个有向图G。

我们要绘制的网络，包括了5个节点，第1层的节点编号为1、2，第2层的是3、4、5，我们使用add_edge，从1向3、4、5，从2向3、4、5，连接一条边。

为了让绘制的图像看起来像一个神经网络，我们需要为这5个节点设置坐标。

创建字典pos，字典的key是节点的名称，字典的value，是节点所在位置。

例如，我们希望1号和2号节点在一列，3、4、5在一列，因此设置1和2的x坐标为0，3、4、5的x坐标为1。

另外，我们希望同一组中的节点，可以均匀的分布在同一列上，所以我们将1和2的y坐标，设置为0.25与0.75，3、4、5的y坐标设置为0.2、0.5和0.8。

按照这样的方式，设置神经网络节点的摆放位置，再将它们画在画板上，就可以展现美观的神经网络了。

最后使用nx.draw函数进行绘制。

其中G是要绘制的图，pos是图中节点的坐标，with_labels = True，代表绘制节点的名称。

node_color和edgecolor是节点和边的颜色。

linewidths和width是节点和边的粗细。node_size是节点的大小。

运行程序，就得到了一个2层神经网络。

根据参数，绘制三层神经网络

接着，我们实现一个更加通用的绘制神经网络的代码:

设置函数draw_network_digraph，它可以根据传入的输入层、隐藏层、输出层的神经元数量，绘制对应的神经网络。

在函数中，首先创建一个图G。然后使用循环连接，输入层和隐藏层之间的边，隐藏层和输出层之间的边。

接着计算每个节点的坐标pos:

在计算时，三层节点的横坐标x，直接设置为0、1、2就可以了。

节点的纵坐标，需要分别设置为i - input_num / 2、i - hidden_num / 2、i - output_num / 2。

这样做的目的是，根据每一层的节点数量，将节点从中间，向两边分布。

例如，第1层有3个节点，横坐标是0，纵坐标是-1.5、-0.5和0.5。

最后调用nx.draw，绘制神经网络。

在main函数中，我们可以多尝试几组参数，绘制不同结构的神经网络。

那么到这里，使用python，绘制美观的神经网络就讲完了，感谢大家的观看，我们下节课再会。