Python作為一種高效的編程語言，擁有豐富的繪圖庫，能夠輕松地繪制有效集。以下是代碼示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成坐標軸數據
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.arange(0, 10, 0.1)
# 生成數據矩陣
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 定義有效集函數
def region(x, y):
return (x-5)**2 + (y-5)**2<= 16
# 計算有效集
Z = np.zeros_like(X)
for i in range(len(X)):
for j in range(len(Y)):
Z[i][j] = region(X[i][j], Y[i][j])
# 繪圖
plt.contourf(X, Y, Z)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

以上代碼使用了numpy和matplotlib庫，其中np.meshgrid()函數生成了一個坐標網格，用于后續計算。有效集函數region(x, y)判斷點坐標是否處于有效集內。通過循環計算得到了所有點的有效集狀態，并使用contourf()函數繪制了有效集圖像。通過調整有效集函數可以繪制不同的有效集形狀。

以上就是通過Python繪制有效集的簡單示例。有了足夠的Python繪圖工具，我們可以深入了解有效集與不等式約束的理論知識，并通過圖像觀察和分析更深入地理解。