使用【python】写【Create a Sankey diagram with real data and clear definition of the system】的代码

要创建一个带有真实数据的Sankey图（一种可视化网络流量的图表），我们可以使用`networkx`库来构建图结构，然后用`plotly.express`或`sankey diagrams library`（如`sankeymatic`）来绘制。这里是一个简单的例子，我们将使用`plotly.express`：

首先，确保已经安装了所需的库，如果没有，可以通过pip安装：

pip install networkx plotly

以下是一个基本步骤的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import pandas as pd
from plotly.graph_objs import Sankey

# 假设我们有一个包含数据的CSV文件，例如"data.csv"，其中包含源、目标和值
df = pd.read_csv('data.csv')

# 创建一个字典，源为键，目标和值为值
nodes = df[['source', 'target']].values.tolist()
weights = df['value'].tolist()

# 使用networkx创建一个带权重的无向图
G = nx.DiGraph()
for node, (src, dst), weight in zip(nodes, weights):
    G.add_edge(src, dst, weight=weight)

# 计算流的总和
total_flow = sum(G.edges(data='weight').values())

# 创建Sankey Diagram配置
config = {
    'width': 800,
    'height': 600,
    'font': {'size': 12}
}

# 使用plotly创建Sankey图
fig = Sankey(
    orientation='h',
    node=dict(pad=15, thickness=20),
    link=dict(arrows='to', line=dict(width=0.5)),
    valueformat=".2f",
    valuesuffix=" units",
    texttemplate="<b>%{label}</b><br>flow: %{value:.2f} %{suffix}",
    font=config['font'],
    layout={'title': 'Sankey Diagram'}
)

# 添加节点和边到图
for node, data in G.nodes(data=True):
    fig.add_trace(go.Sankey(node=dict(name=node, pad=15)))

for u, v, d in G.edges(data=True):
    fig.add_trace(go.Sankey(link=dict(source=u, target=v, value=d['weight'] / total_flow)))

# 显示图形
fig.show()

在这个例子中，你需要替换`'data.csv'`为你的实际数据文件路径，同时根据你的数据调整列名。这个脚本假设数据集中有三列：`source`, `target`, 和 `value`，分别代表流量的起点、终点和流量大小。