要给出表达简单几何操作的计算图，可以使用一些库和工具来实现，如Python中的Matplotlib和Numpy。

首先，我们可以创建一个简单的计算图，其中包含一些几何操作，如平移和旋转。以下是一个使用Matplotlib和Numpy库的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义一个点的坐标
point = np.array([1, 2])

# 定义一个平移向量
translation_vector = np.array([2, 3])

# 定义一个旋转角度（弧度）
rotation_angle = np.pi / 4

# 平移操作
translated_point = point + translation_vector

# 旋转操作
rotation_matrix = np.array([[np.cos(rotation_angle), -np.sin(rotation_angle)],
                            [np.sin(rotation_angle), np.cos(rotation_angle)]])
rotated_point = np.dot(rotation_matrix, point)

# 绘制原始点和操作后的点
plt.scatter(point[0], point[1], color='red', label='Original Point')
plt.scatter(translated_point[0], translated_point[1], color='blue', label='Translated Point')
plt.scatter(rotated_point[0], rotated_point[1], color='green', label='Rotated Point')

# 添加标签和图例
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了一个点的坐标，然后定义了一个平移向量和旋转角度。然后，我们使用numpy库来执行平移和旋转操作。最后，我们使用matplotlib库来绘制原始点和操作后的点，并添加标签和图例。

这个计算图可以包含更多的几何操作，你可以根据需要进行扩展。