Python語言是一種非常流行的編程語言，被廣泛用于各種領域，包括數據分析、機器學習、Web開發等。其中，方框連接圖是一種非常有用的工具，可以幫助我們更好地理解Python中各個模塊之間的關系。

方框連接圖通常用于描述復雜的計算機系統，通過圖形化的形式呈現各個組件之間的關系。在Python中，我們可以使用一些開源的工具來繪制方框連接圖，如matplotlib、networkx等。

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義節點和邊
nodes = ['numpy', 'pandas', 'scipy', 'matplotlib', 'seaborn']
edges = [('numpy', 'pandas'), ('numpy', 'scipy'), ('pandas', 'matplotlib'), ('pandas', 'seaborn')]
# 創建有向圖
G = nx.DiGraph()
# 添加節點和邊
G.add_nodes_from(nodes)
G.add_edges_from(edges)
# 繪制圖形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=1200, node_color='#CCE5FF')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, edge_color='gray', arrows=True)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=20, font_family='sans-serif')
# 顯示圖形
plt.axis('off')
plt.show()

以上代碼中，我們定義了五個節點，分別是numpy、pandas、scipy、matplotlib和seaborn。其中，numpy和pandas有連接關系，numpy和scipy有連接關系，pandas和matplotlib有連接關系，pandas和seaborn有連接關系。

我們通過networkx庫創建了一個有向圖，并添加上述節點和邊。然后，我們使用spring_layout算法來計算節點的位置坐標，然后利用matplotlib庫繪制出了一個方框連接圖。

值得一提的是，我們還可以通過調整節點和邊的顏色、字體大小等方式來美化我們的圖形。此外，我們還可以根據實際需要添加節點和邊，來描述不同Python庫之間的關系。

綜上所述，方框連接圖在Python中的使用涉及到多個庫和算法，需要一定的編程基礎和實踐經驗。但是，掌握這一工具可以幫助我們更好地理解Python中各個模塊之間的關系，為我們的編程工作提供更好的幫助。