Python作为一种高效的编程语言，拥有丰富的绘图库，能够轻松地绘制有效集。以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成坐标轴数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.arange(0, 10, 0.1)
# 生成数据矩阵
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 定义有效集函数
def region(x, y):
return (x-5)**2 + (y-5)**2<= 16
# 计算有效集
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])
# 绘图
plt.contourf(X, Y, Z)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

以上代码使用了numpy和matplotlib库，其中np.meshgrid()函数生成了一个坐标网格，用于后续计算。有效集函数region(x, y)判断点坐标是否处于有效集内。通过循环计算得到了所有点的有效集状态，并使用contourf()函数绘制了有效集图像。通过调整有效集函数可以绘制不同的有效集形状。

以上就是通过Python绘制有效集的简单示例。有了足够的Python绘图工具，我们可以深入了解有效集与不等式约束的理论知识，并通过图像观察和分析更深入地理解。