已知邻接矩阵，利用python画出连通图，并求从起点到终点的所有连通路径，画出路径图

好的，我可以帮你实现这个问题。首先，我们需要使用 Python 的图形库来绘制图形。这里我选择使用 NetworkX 和 Matplotlib 库。安装方式如下：

!pip install networkx matplotlib

然后，我们可以根据邻接矩阵创建一个 NetworkX 的图对象，然后绘制出来。代码如下：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 邻接矩阵
adj_matrix = [
    [0, 1, 1, 0],
    [1, 0, 1, 1],
    [1, 1, 0, 1],
    [0, 1, 1, 0]
]

# 创建图对象
G = nx.Graph()

# 添加节点
for i in range(len(adj_matrix)):
    G.add_node(i)

# 添加边
for i in range(len(adj_matrix)):
    for j in range(i, len(adj_matrix[i])):
        if adj_matrix[i][j] == 1:
            G.add_edge(i, j)

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

这段代码会根据邻接矩阵创建一个无向图对象，并使用 Spring-Layout 算法布局节点，最终绘制出来。你可以根据自己的需要调整布局算法和绘图参数。

接着，我们可以使用 DFS 算法来求解从起点到终点的所有连通路径。代码如下：

# 深度优先搜索算法
def dfs_paths(graph, start, goal):
    stack = [(start, [start])]
    while stack:
        (vertex, path) = stack.pop()
        for next_vertex in graph[vertex] - set(path):
            if next_vertex == goal:
                yield path + [next_vertex]
            else:
                stack.append((next_vertex, path + [next_vertex]))

# 求解从起点到终点的所有连通路径
start = 0
goal = 3
paths = list(dfs_paths(G, start, goal))
print(paths)

这段代码会从起点开始进行深度优先搜索，直到找到终点或者搜索完整个图。每次搜索到一个路径，就将其添加到结果列表中。最终，我们可以得到从起点到终点的所有连通路径。

最后，我们可以根据路径列表绘制出路径图。代码如下：

# 绘制路径图
path_G = nx.DiGraph()
for path in paths:
    for i in range(len(path) - 1):
        path_G.add_edge(path[i], path[i+1])
pos = nx.spring_layout(path_G)
nx.draw(path_G, pos, with_labels=True)
plt.show()

这段代码会根据路径列表创建一个有向图对象，并绘制出来。你可以根据自己的需要调整布局算法和绘图参数。完整代码如下：