使用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

在Python中，我们可以使用`numpy`和`matplotlib`结合`networkx`库来创建一个包含两个隐藏层、每个隐藏层有六个神经元的简单神经网络示意图。这里是一个简化的例子：

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

# 定义网络结构
inputs = 5
hidden_1 = 6
hidden_2 = 6
outputs = 4

# 创建节点列表
nodes = ['Input'] + ['Hidden Layer 1 - Neuron {}'.format(i+1) for i in range(hidden_1)] \
       + ['Hidden Layer 2 - Neuron {}'.format(i+1) for i in range(hidden_2)] \
       + ['Output']

# 创建边列表，连接输入层到第一隐藏层，第二隐藏层到输出层
edges = [(f'Input', f'Hidden Layer 1 - Neuron {i+1}') for i in range(inputs)] \
       + [(f'Hidden Layer 1 - Neuron {i+1}', f'Hidden Layer 2 - Neuron {i+1}') for i in range(hidden_1)] \
       + [(f'Hidden Layer 2 - Neuron {i+1}', 'Output') for i in range(hidden_2)]

# 初始化网络图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点和边
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)

# 简单布局
pos = {'Input': (0, 0), 'Output': (6, 0)}
for i in range(1, hidden_1+1):
    pos[f'Hidden Layer 1 - Neuron {i}'] = (1.5, 1-i*0.5)
for i in range(hidden_1+1, hidden_1+hidden_2+1):
    pos[f'Hidden Layer 2 - Neuron {i}'] = (3, 1-i*0.5)

# 绘制图形
nx.draw(G, pos, with_labels=True, arrowsize=20, node_color='skyblue', font_weight='bold')
plt.title('Neural Network Diagram with Two Hidden Layers and 6 Neurons Each')
plt.show()

这个例子创建了一个简单的神经网络图，实际应用中你可能还需要添加更多的细节，比如权重、激活函数等信息。