解題：模型個案研究
延續汽車製造商的「具容量限制的廠址選擇（Capacitated Plant Location）」模型個案研究。PuLP 模型已為你建立並求解，並存在變數 model 中。
決策變數 x 與 y 分別代表各區域之間的生產與運輸數量，以及是否開設生產廠。此外，已建立兩個 Python 清單 loc 與 size，分別包含各地點與兩種廠房容量類型。最後，模型的輸入資料已列印在主控台中供你參考。
本練習屬於課程
Python 的供應鏈分析
練習說明
- 列印各區域之間的生產與運輸數量。
- 接著，列印不同區域中低容量與高容量廠房的狀態值。
- 最後，列印目標函式值。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Print the Production Quantities
o = [{'prod':'{} to {}'.format(i,j), 'quantity':x[(i,j)].____}
for i in ____ for j in ____]
print(pd.DataFrame(o))
# Print the Plant Values of the different regions
o = [{'lowCap':y[(i,size[0])].____, 'highCap':y[(i,size[1])].____}
for i in ____]
print(pd.DataFrame(o, index=loc))
# Print the Objective Value
print('Objective = ', ____)