使用Networkx和Bokeh拖动节点
的主要目的是实现网络图的交互可视化。Networkx是一个用于创建、操作和研究结构化多重图的Python库，而Bokeh是一个用于创建交互式Web绘图的Python库。
网络图是由节点和边构成的图形结构，用于表示网络、关系和连接。拖动节点是指通过用户的拖拽操作来改变节点的位置，从而实现对网络图的交互操作。
具体步骤如下：
- 导入必要的库和模块：
import networkx as nx
from bokeh.io import show, output_notebook
from bokeh.models import Circle, MultiLine, HoverTool, TapTool, BoxSelectTool, ResetTool
from bokeh.models.graphs import from_networkx, NodesAndLinkedEdges
from bokeh.plotting import figure- 创建一个空的网络图对象：
G = nx.Graph()- 添加节点和边：
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (3, 4), (4, 5)])- 创建一个Bokeh绘图对象：
plot = figure(title="Interactive Networkx Graph", x_range=(-1.5, 1.5), y_range=(-1.5, 1.5), tools="pan,wheel_zoom,box_zoom,reset")
plot.toolbar.logo = None # 隐藏logo
plot.axis.visible = False # 隐藏坐标轴- 将Networkx图转换为Bokeh绘图对象：
graph_renderer = from_networkx(G, nx.spring_layout, scale=1, center=(0, 0))
graph_renderer.node_renderer.glyph = Circle(size=15, fill_color="skyblue")
graph_renderer.edge_renderer.glyph = MultiLine(line_color="gray", line_alpha=0.8, line_width=1)
graph_renderer.selection_policy = NodesAndLinkedEdges()
graph_renderer.inspection_policy = NodesAndLinkedEdges()- 添加交互工具和提示：
hover_tool = HoverTool(tooltips=[("Node", "@index")])
tap_tool = TapTool()
box_select_tool = BoxSelectTool()
reset_tool = ResetTool()
plot.add_tools(hover_tool, tap_tool, box_select_tool, reset_tool)- 绘制图形并显示：
plot.renderers.append(graph_renderer)
show(plot)使用Networkx和Bokeh拖动节点可以创建具有拖动节点的网络图，并通过Bokeh提供的交互工具进行节点选择和重置操作。这种交互可视化的应用场景包括社交网络分析、网络流量监控、知识图谱展示等。
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、、
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%opts Graph [wi
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