使用python随机生成一个9x9的迷宫，并绘制走出该迷宫的路径

在Python中，我们可以使用`numpy`库创建一个9x9的二维数组作为迷宫，然后利用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法找到一条从起点到终点的路径。最后，可以使用`matplotlib`库来可视化迷宫和路径。这里是一个简单的示例：

import numpy as np
from collections import deque
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个9x9的迷宫，1表示墙壁，0表示空地
maze = np.array([[1] * 8 + [0],          # 墙壁边界
                 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],   # 开始位置
                 [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],   # 随机填充墙壁
                 [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],   # 结束位置
                 ...])                     # 可以添加更多行

# 设置起点和终点
start = (1, 2)  # 起点坐标
end = (6, 7)    # 终点坐标

def create_maze():
    maze.flat[::2] = 1  # 再次填充随机的墙壁
    return maze

def draw_maze(maze, start, end):
    plt.imshow(maze, cmap='gray', interpolation='nearest')
    plt.xticks(np.arange(9), range(1, 10))
    plt.yticks(np.arange(9), range(1, 10))
    plt.plot(*zip(start, end), 'r-o', markersize=10)
    plt.show()

def shortest_path(maze, start, end):
    queue = deque([start])
    visited = set()
    
    while queue:
        x, y = queue.popleft()
        if (x, y) == end:
            break
        for dx, dy in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]:  # 四邻域
            nx, ny = x + dx, y + dy
            if 0 <= nx < 9 and 0 <= ny < 9 and maze[nx][ny] == 0 and (nx, ny) not in visited:
                visited.add((nx, ny))
                queue.append((nx, ny))

    return list(visited)

maze = create_maze()
draw_maze(maze, start, end)
path = shortest_path(maze, start, end)
print("Path:", path)