streamlit 力导向图 怎么实现

Streamlit 是一个用 Python 构建数据应用的开源框架，可以帮助用户快速创建和部署交互式数据应用程序。而力导向图（Force-directed graph）是一种图形展示方式，可以用来表示节点和它们之间的关系。在 Streamlit 中实现力导向图可以通过使用一些第三方库，例如 NetworkX 和 Plotly。

具体实现步骤如下：

1. 安装所需的库：使用 pip 安装以下库：
- streamlit
- networkx
- plotly

2. 创建一个 Streamlit 应用程序，并导入所需的库：

   import streamlit as st
   import networkx as nx
   import plotly.graph_objs as go

3. 使用 NetworkX 创建一个力导向图：

   # 创建一个空的无向图
   G = nx.Graph()

   # 添加节点
   G.add_node("Node 1")
   G.add_node("Node 2")
   G.add_node("Node 3")

   # 添加边
   G.add_edge("Node 1", "Node 2")
   G.add_edge("Node 2", "Node 3")
   G.add_edge("Node 3", "Node 1")

   # 计算节点的布局
   pos = nx.spring_layout(G)

   # 设置节点的位置
   for node in G.nodes:
       G.nodes[node]["pos"] = list(pos[node])

4. 使用 Plotly 绘制力导向图：

   # 创建节点的坐标和标签列表
   node_x = [G.nodes[node]["pos"] for node in G.nodes]
   node_y = [G.nodes[node]["pos"] for node in G.nodes]
   node_labels = [node for node in G.nodes]

   # 创建边的起点和终点列表
   edge_x = []
   edge_y = []
   for edge in G.edges:
       start = G.nodes[edge]["pos"]
       end = G.nodes[edge]["pos"]
       edge_x += [start, end, None]
       edge_y += [start[1], end, None]

   # 创建 Plotly 的数据对象
   node_trace = go.Scatter(
       x=node_x, y=node_y,
       mode='markers+text',
       text=node_labels,
       textposition='bottom center',
       hoverinfo='none',
       marker=dict(
           showscale=False,
           color="red",
           size=30,
           line_width=2))

   edge_trace = go.Scatter(
       x=edge_x, y=edge_y,
       line=dict(width=1, color='gray'),
       hoverinfo='none',
       mode='lines')

   # 创建 Plotly 的布局对象
   layout = go.Layout(
       showlegend=False,
       hovermode='closest',
       margin=dict(b=20, l=5, r=5, t=40),
       xaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False),
       yaxis=dict(showgrid=False, zeroline=False, showticklabels=False))

   # 绘制力导向图
   fig = go.Figure(data=[edge_trace, node_trace], layout=layout)
   
   # 显示力导向图
   st.plotly_chart(fig)

这样就可以在 Streamlit 应用程序中创建并展示一个力导向图了。