基于nx.DiGraph绘桑基图：理解matplotlib中prior与connect参数

先明确核心逻辑：Matplotlib的桑基图是按层级组织流的传递，而你的nx.DiGraph里的节点对应桑基图的层级节点，边对应流的连接。prior和connect是分工明确的两个参数，并非重复指定，而是分别处理「层级关联」和「具体流映射」。

1. prior：指定当前层级的上游层级索引 #

桑基图的节点是按“层”排列的，比如输入层、中间层、输出层，每个层对应一组节点。prior的作用是告诉Matplotlib：当前要绘制的这一层节点，它的上游是哪一层。

举个有向图的例子：假设你的nx.DiGraph有节点S→A→T、S→B→T，拆分桑基图层级为：

• 层级0：[S]（起点层）
• 层级1：[A, B]（中间层）
• 层级2：[T]（终点层）

绘制层级1时，prior=0——表示这一层的上游是层级0；绘制层级2时，prior=1——表示上游是层级1。这一步是先搭好桑基图的“层级骨架”，明确层与层之间的上下游关系。

2. connect：指定上游流与当前流的对应关系 #

connect是元组列表，每个元组(上游流索引, 当前流索引)，这里的“索引”是指当前层级内节点的顺序位置。它的作用是精准指定：上游层级的第N个节点（流），要连接到当前层级的第M个节点（流）。

还是上面的例子：

• 绘制层级1时，connect=[(0, 0), (0, 1)]——层级0的第0个节点（S），分别连到层级1的第0个（A）和第1个（B）节点，对应有向图里的两条边S→A、S→B。
• 绘制层级2时，connect=[(0, 0), (1, 0)]——层级1的第0个节点（A）连到层级2的第0个（T），层级1的第1个节点（B）也连到层级2的第0个（T），对应有向图里的A→T、B→T。

为什么需要两个参数？ #

两者完全是不同维度的配置：

• prior解决的是**“哪一层和哪一层关联”**的问题，是层级之间的宏观关系，相当于给桑基图划分“模块”。
• connect解决的是**“模块内的哪个节点连到另一个模块的哪个节点”**的问题，是节点之间的微观映射，相当于给模块间搭具体的“连接线”。

结合Rankine循环示例理解 #

Rankine循环是闭环结构：锅炉→汽轮机→冷凝器→水泵→锅炉，对应的桑基图层级可以拆分为：

• 层级0：[锅炉]
• 层级1：[汽轮机]
• 层级2：[冷凝器]
• 层级3：[水泵]

当绘制循环的最后一段（水泵→锅炉）时，需要回到层级0，此时：

• prior=3——指定当前层级（层级0）的上游是层级3（水泵所在层）
• connect=[(0, 0)]——层级3的第0个节点（水泵输出）连到层级0的第0个节点（锅炉输入）

这就通过prior指定了跨层级的上游关联，用connect指定了具体的流闭环，完美对应有向图里的循环边。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Galen