寻求兼容Streamlit的交互式网络图框架（支持handles拖拽）

以下几个框架能满足你对多重图的交互控制需求，且完美兼容Streamlit：

• PyVis
  基于HTML/JS的网络图库，直接通过st.components.v1.html()就能把生成的可视化嵌入Streamlit。它支持自定义边的路径控制点（对应你说的handles），可拖拽调整边的形状，首尾控制点的节点边界投影可以通过计算节点位置与半径实现，前端原生交互的拖拽体验很流畅。

• Plotly Graph Objects
  Plotly的网络图组件允许通过edge的path属性定义边的自定义路径（比如贝塞尔曲线的控制点），结合Streamlit的回调函数可以实现拖拽后的状态同步更新。首尾handle的节点边界投影能通过节点坐标自动计算调整，和Streamlit的集成度很高，交互逻辑易实现。

• NetworkX + Bokeh
  用NetworkX处理图数据，Bokeh负责渲染，通过st.bokeh_chart()嵌入Streamlit。Bokeh的MultiLine元素支持自定义每条边的路径点，还能添加拖拽工具修改这些控制点，配合回调函数即可实现handle拖拽更新边形状的功能，节点边界投影可通过Bokeh的坐标转换完成。

如果想保留原有的Matplotlib/netgraph逻辑，也可以尝试用st.pyplot()结合Matplotlib交互式后端，但交互体验不如前端JS框架流畅，更推荐前面提到的HTML/JS类方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者magnolia93