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学Python5️⃣4️⃣ 实战Vibe Coding 图:一个“日”字

2026-08-19 14:16:03

学Python5️⃣4️⃣ 实战Vibe Coding 图：一个“日”字

作者：小号🎺

上次用了四个点，建立了一个4×4邻接矩阵，连接关系类似汉字“口”，并画出了对应的可视化图。(🔗学Python5️⃣3️⃣ 实战Vibe Coding 图：一个“口”字)

四个节点的邻接矩阵是：

[0, 1, 0, 1],[0, 0, 1, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 1, 0]

对应上面这个4×4的邻接矩阵，其可视化图如下

仔细观察前两次案例，3个点有3×3邻接矩阵，4个点有4×4邻接矩阵。以此类推，是不是n个点就有n×n邻接矩阵？小号决定就此询问AI。

问题：

①是不是 n 个点的邻接矩阵就是 n×n 的？

②现在希望在“口”字中加一划，变成“日”字。这样应该是6个点，是不是应该有一个 6×6 邻接矩阵？

AI回答：

是的。n 个点就有 n×n 的邻接矩阵。

像“日”字那样有6个点，对应的就有一个 6×6 的邻接矩阵。如采用“日”字书写笔划方向作为连接的方向，这样的图也是一个有向图。

仿照前例，AI也给出了相应的可视化代码(Python版)如下：

# Visualization of 6x6 Adjacency Matrix for "日" char as a Directed Graphimport numpy as npimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as plt# 中文字体设置 - 放在所有绘图代码之前plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'SimSun']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = FalseA = np.array([    [0, 1, 0, 0, 0, 1],    [0, 0, 1, 0, 0, 0],    [0, 0, 0, 1, 0, 0],    [0, 0, 0, 0, 0, 0],    [0, 0, 0, 1, 0, 0],    [0, 0, 1, 0, 1, 0]])G = nx.DiGraph(A) # networkx 可以直接从邻接矩阵读取# 为了视觉上像“日”，固定节点位置pos = {    0: (0, 2), # 左上    1: (1, 2), # 右上    2: (1, 1), # 右中    3: (1, 0), # 右下    4: (0, 0), # 左下    5: (0, 1)  # 左中}fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 9))nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_color='lightgreen',        node_size=800, arrowstyle='-|>', arrowsize=20)edge_labels = {(u,v): f'{u}->{v}' for u,v in G.edges()}nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_labels)#plt.tight_layout()plt.title("“日”字，6节点，笔划书写方向，\n有向图，邻接矩阵 可视化")plt.show()

代码运行截图：

说明：“日”字形有向图的绘制过程比较简单。不过仔细回想起来，其中还是有很多反复和曲折。但为了便于理解、突出正题，省去了其中过于琐碎和无关的部分。

好了，休息一下。

如果有兴趣，可以尝试画一个“目”字形的有向图，给出它的邻接矩阵，等等。

备注：

不知不觉，新装的PyCharm的试用期已经过去大半个月了。今天早上小号的PyCharm编辑器(IDE)右上方出现了一个提示信息 "Trial: 6 days"。不过，根据以往的经验，社区版的功能已足够应对日常使用。相信专业版试用期结束不会对小号学习Python和图(graph)有什么实质性的影响。

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