4.公开庭审法院之间网络关系分析与可视化。 1）参考教材程序代码，程序运行结果应如下图。

根据您给出的描述，我理解您希望实现一个网络关系分析与可视化的项目，其中公开庭审法院之间的网络关系被分析并在图形界面中展示出来。然而，由于您没有提供教材程序代码和所需的图表样例，我无法提供具体的代码实现或者确切的指导。

不过，我可以提供一个一般性的框架，说明如何使用Python的一些库来实现这一目标：

1. 数据收集：首先，你需要从公开的资源中收集庭审法院之间的网络关系数据。数据可以是法院之间的往来记录、审判案件的转移记录等。

2. 数据处理：使用Python的数据处理库（如pandas）进行数据清洗与转换。

3. 网络创建：使用图论库（如NetworkX）创建法院之间的网络模型。

4. 网络分析：利用NetworkX或其它图论工具对网络进行分析，比如计算中心性、社区检测等。

5. 网络可视化：使用可视化库（如Matplotlib、Plotly或Gephi）将网络以图形的方式展示出来。

下面是一个简化的例子，展示了如何使用NetworkX和Matplotlib创建和可视化一个网络：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个有向图
G = nx.DiGraph()

# 添加节点
G.add_node("法院A")
G.add_node("法院B")
G.add_node("法院C")

# 添加边，表示法院之间的关系
G.add_edge("法院A", "法院B")
G.add_edge("法院B", "法院C")
G.add_edge("法院C", "法院A")

# 绘制网络
pos = nx.spring_layout(G)  # 为图形设置布局
nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_color='lightblue', edge_color='gray')
nx.draw_networkx_edges(G, pos, width=1, arrows=True)
nx.draw_networkx_labels(G, pos, font_size=12, font_family="sans-serif")

# 显示图形
plt.axis('off')
plt.show()

如果您可以提供更多的信息，比如具体的数据结构、预期的可视化效果或者是教材中的示例代码，我将能够提供更加详细和针对性的帮助。