用python怎么画一个神经网络示意图，要有两层隐藏层，隐藏层的neuron设置为6个，输入层有五个input，输出层是四个 全连接模式，显示的时候，能不能输入显示的是x下标i，隐藏层都显示σ，输出层显示的是y下标i，并且图片是从左到右观看的,谢谢

在Python中，你可以使用`matplotlib`库结合`networkx`库来创建神经网络的图形，`numpy`用于处理节点数据。这里是一个简单的例子，展示如何画出这个要求的神经网络结构：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import numpy as np

# 神经元激活函数σ通常表示为Sigmoid函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义神经网络模型
nodes_in = [f"x{i}" for i in range(5)]  # 输入层五个节点
hidden_layers = [f"hidden_layer_{i}" for i in range(2) for _ in range(6)]  # 两层隐藏层，每层六个节点
nodes_out = [f"output_{i}" for i in range(4)]  # 输出层四个节点

# 创建图
G = nx.DiGraph()
G.add_nodes_from(nodes_in, bipartite=0)
for layer in hidden_layers + nodes_out:
    G.add_nodes_from([layer], bipartite=1)

# 连接节点
G.add_edges_from([(node_in, "hidden_layer_0") for node_in in nodes_in])
for i in range(2):
    for j in range(5):
        if j < 6:  # 每个隐藏层连接前一层的剩余节点
            G.add_edge(f"hidden_layer_{i}", f"hidden_layer_{i+1}")
        if j + i * 6 < len(hidden_layers):  # 连接到输出层
            G.add_edge(f"hidden_layer_{i}", f"output_{j + i * 6}")

# 设置每个节点的标签和输出值
labels = {node: f"{node}={sigmoid(0) if 'hidden' in node else 'y'}{node[-1]}" for node in G.nodes}

# 绘制神经网络
pos = nx.multipartite_layout(G, subset_key="bipartite")
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=[node for node in G.nodes if 'hidden' not in node], node_color='blue', alpha=0.8)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=['hidden_layer_0'], node_color='gray', alpha=0.8)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=['hidden_layer_1'], node_color='gray', alpha=0.8)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, nodelist=nodes_out, node_color='red', alpha=0.8)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, labels, font_size=10)
plt.axis('off')
plt.show()