Resultaten van simulatie interpreteren oefening
In deze oefening krijg je de resultaten van simulatietests van het Capacitated Plant Location‑model als een Pandas DataFrame genaamd df. Het bevat de totale productie van de verschillende regio’s. De optimale modelresultaten van elke simulatieronde staan als een rij in het DataFrame. De eerste paar rijen van het DataFrame zijn alvast voor je afgedrukt.
Jouw doel is om histogrammen te maken van de totale productie per regio, zodat je kunt zien hoe de productie in de simulatie varieert.
Houd er rekening mee dat de productiecapaciteit voor een fabriek met lage of hoge capaciteit respectievelijk 500 of 1.500 is.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Supply Chain Analytics in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Import matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.title('Histogram of Prod. At Brazil Region')
# Histogram of Brazilian production
plt.hist(____)
plt.show()