Python诺模图是一种可视化数据结构的方法。它是通过将数据项与节点、边和子树等图形元素相结合来展示数据结构的样子。诺模图主要用于展示二叉树、堆和平衡树等树状结构。

import matplotlib.pyplot as plt
from binarytree import build
root = build([1, 2, 3, 4, 5, 6])
plt.figure(figsize=(10, 5))
def plot_node(node, pos):
text = node.value if node is not None else ''
kwargs = {
'color': 'black',
'fontsize': 12,
'ha': 'center',
'va': 'center',
'bbox': {'facecolor': 'white', 'edgecolor': 'black'}
}
plt.text(*pos, text, **kwargs)
level_width = [1]
idx = 1
queue = [(root, 0, 0)]
while queue:
node, level, idx = queue.pop(0)
pos = ((2 ** level - 1) / sum(level_width) * 10, level * -1 + 5)
plot_node(node, pos)
if node.left:
queue.append((node.left, level + 1, idx * 2))
if node.right:
queue.append((node.right, level + 1, idx * 2 + 1))
if idx == 2 ** (level+1) - 2:
level_width.append(len(queue))
plt.axis('off')
plt.show()

Python诺模图的主要工具是matplotlib，而二叉树展示则需要使用binarytree工具。二叉树可以使用一个列表传递给build函数，此处使用了默认的例子。

诺模图的主要思想是采用广度优先搜索的思路，依次遍历每一层的节点，计算出该节点的坐标，然后标记这个节点。下一层的节点通过遍历队列得到。坐标计算需看懂代码实现。

Python诺模图的应用场景广泛，如二叉挖掘、数据可视化等等，是Python中非常重要的可视化工具之一。