Comments 4
Я так понял, Plotly в основном про графики, не про графы, самый ходовой визуализатор графов скорее graphviz, еще pyvis прикольный. Для описания, -networkx да, выбор по-умолчанию, но рекомендую посмотреть в сторону неявных графов, nographs. Оно куда беднее функционально и менее популярно, зато не надо явно создавать образ описываемой структуры, всегда приятно избежать дублирования, синхронизации и т.п.
Спасибо за комментарий, соглашусь, что Plotly не самый очевидный выбор для отрисовки именно графов.
Мотивацию автора оригинала я могу только угадывать, но в моем случае (собственно, почему я изначально нашла этот туториал, и он мне помог понять, с чего начать) задача стояла так: быстро сделать веб-приложение, которое будет интерактивно отображать поле с графом (и позволит юзеру его редактировать, в общем, чуть больше элементов интерфейса и обработки событий, чем в этом посте), а еще сможет быть легко развернуто на сервере.
Чистый Flask в сочетании с более классическими библиотеками для графов вроде graphviz - это уже штука с более высоким порогом входа, если специализируешься скорее на анализе данных в Jupyter, нежели на полноценной веб-разработке с бэкендом и фронтендом. Но тоже, конечно, стоит изучения (а вот про nographs слышу впервые, посмотрю, спасибо).
Ну и в конце концов, все это можно рассматривать как пример чуть менее банального юзкейса Plotly/Dash, чем классические графики на главной страничке документации :)
Полтора года назад работал с Dash, как раз строил графы. И конкретно для графов использовал Dash-cytoscape. Советую обратить внимание. Гораздо проще использовать, плюс гораздо больше интерактивности.
Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash