You can use a library such as `matplotlib` or `plotly` to create visualizations of neural networks.

Here is an example code using `matplotlib`:

```python
import matplotlib.pyplot as plt

def draw_neural_network(ax, left, right, bottom, top, layer_sizes):
    '''
    Draw a neural network cartoon using matplotlib.
    
    :usage:
        >>> fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
        >>> draw_neural_network(fig.gca(), 0.1, 0.9, 0.1, 0.9, [4, 7, 2])
    
    :parameters:
        - ax : matplotlib.axes.AxesSubplot
            The axes on which to plot the cartoon (get e.g. by plt.gca())
        - left : float
            The center of the leftmost node(s) will be placed here
        - right : float
            The center of the rightmost node(s) will be placed here
        - bottom : float
            The center of the bottommost node(s) will be placed here
        - top : float
            The center of the topmost node(s) will be placed here
        - layer_sizes : list of int
            List of layer sizes, including input and output layer
    '''
    n_layers = len(layer_sizes)
    v_spacing = (top - bottom)/float(max(layer_sizes))
    h_spacing = (right - left)/float(len(layer_sizes) - 1)
    # Nodes
    for n, layer_size in enumerate(layer_sizes):
        layer_top = v_spacing*(layer_size - 1)/2. + (top + bottom)/2.
        for m in range(layer_size):
            circle = plt.Circle((n*h_spacing + left, layer_top - m*v_spacing), v_spacing/4.,
                                color='w', ec='k', zorder=4)
            ax.add_artist(circle)
    # Edges
    for n, (layer_size_a, layer_size_b) in enumerate(zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:])):
        layer_top_a = v_spacing*(layer_size_a - 1)/2. + (top + bottom)/2.
        layer_top_b = v_spacing*(layer_size_b - 1)/2. + (top + bottom)/2.
        for m in range(layer_size_a):
            for o in range(layer_size_b):
                line = plt.Line2D([n*h_spacing + left, (n + 1)*h_spacing + left],
                                  [layer_top_a - m*v_spacing, layer_top_b - o*v_spacing], c='k')
                ax.add_artist(line)

fig = plt.figure(figsize=(12, 12))
ax = fig.gca()
ax.axis('off')
draw_neural_network(ax, 0.1, 0.9, 0.1, 0.9, [4, 7, 2])
plt.show()
```

This code will draw a simple neural network with an input layer of 4 nodes, a hidden layer of 7 nodes, and an output layer of 2 nodes.
คุณสามารถใช้ไลบรารี เช่น `matplotlib` หรือ `plotly` เพื่อสร้างการแสดงภาพของโครงข่ายประสาทเทียม นี่คือตัวอย่างโค้ดที่ใช้ `matplotlib`: ```python import matplotlib.pyplot as plt def Draw_neural_network(ax, left, right, below, top, layer_sizes): ''' วาดการ์ตูนโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ matplotlib :การใช้งาน: >>> fig = plt.figure(figsize=(12, 12)) >>> Draw_neural_network(fig.gca(), 0.1, 0.9, 0.1, 0.9, [4, 7, 2]) :พารามิเตอร์: - ax : matplotlib.axes.AxesSubplot แกนที่จะพล็อตการ์ตูน (รับ เช่น โดย plt.gca()) - left : float ศูนย์กลางของโหนดซ้ายสุดจะถูกวางไว้ที่นี่ - ขวา : float ศูนย์กลางของ โหนดขวาสุดจะถูกวางไว้ที่นี่ - ด้านล่าง : float จุดศูนย์กลางของโหนดล่างสุดจะถูกวางไว้ที่นี่ - บนสุด : float ศูนย์กลางของโหนดบนสุดจะถูกวางไว้ที่นี่ - layer_sizes : รายการของ int รายการขนาดเลเยอร์ รวมถึงเลเยอร์อินพุตและเอาต์พุต ''' n_layers = len(layer_sizes) v_spacing = (บน - ล่าง)/float(max(layer_sizes)) h_spacing = (ขวา - ซ้าย)/float(len(layer_sizes) - 1 ) # โหนดสำหรับ n, layer_size ในการแจกแจง (layer_sizes): layer_top = v_spacing*(layer_size - 1)/2 + (บน + ล่าง)/2. สำหรับ m ในช่วง (layer_size): วงกลม = plt.Circle ((n*h_spacing + ซ้าย, layer_top - m*v_spacing), v_spacing/4., color='w', ec='k', zorder=4) ขวาน .add_artist(วงกลม) # ขอบสำหรับ n, (layer_size_a, layer_size_b) ในการแจกแจง (zip(layer_sizes[:-1], layer_sizes[1:])): layer_top_a = v_spacing*(layer_size_a - 1)/2. + (บน + ล่าง)/2. layer_top_b = v_spacing*(layer_size_b - 1)/2. + (บน + ล่าง)/2. สำหรับ m อยู่ในช่วง (layer_size_a): สำหรับ o อยู่ในช่วง (layer_size_b): line = plt.Line2D([n*h_spacing + left, (n + 1)*h_spacing + left], [layer_top_a - m*v_spacing, layer_top_b - o *v_spacing], c='k') ax.add_artist(line) fig = plt.figure(figsize=(12, 12)) ax = fig.gca() ax.axis('off') Draw_neural_network(ขวาน, 0.1 , 0.9, 0.1, 0.9, [4, 7, 2]) plt.show() ``` รหัสนี้จะวาดโครงข่ายประสาทเทียมอย่างง่ายโดยมีเลเยอร์อินพุต 4 โหนด, เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ 7 โหนด และเลเยอร์เอาท์พุต ของ 2 โหนด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence