贝叶斯网络结构学习是指从数据中学习贝叶斯网络的拓扑结构，即学习变量之间的依赖关系。下面是一个基于Python的示例代码，演示如何使用贝叶斯网络库pgmpy来学习贝叶斯网络结构。

首先，确保已经安装了pgmpy库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pgmpy

接下来，我们将使用一个人工生成的数据集来进行示例。假设我们有一个包含两个二元变量（A和B）的数据集，我们希望学习它们之间的依赖关系。

from pgmpy.models import BayesianModel
from pgmpy.estimators import HillClimbSearch, BicScore

# 创建一个空的贝叶斯网络模型
model = BayesianModel()

# 创建一个人工生成的数据集
data = pd.DataFrame(data={'A': [0, 0, 1, 1, 1],
                          'B': [0, 1, 1, 0, 1]})

# 使用山登爬坡算法学习贝叶斯网络的拓扑结构
estimator = HillClimbSearch(data)
best_model = estimator.estimate(estimator = BicScore(data))

# 输出学习到的贝叶斯网络的结构
print(best_model.edges())

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的贝叶斯网络模型。然后，我们生成了一个人工数据集，其中包含两个二元变量（A和B）的取值。接下来，我们使用HillClimbSearch算法来学习贝叶斯网络的结构，并使用BicScore作为评估标准。最后，我们输出了学习到的贝叶斯网络的结构。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的实际需求修改和扩展代码。