【读书笔记】只有浅出没有深入的数据分析(三)

该篇读书笔记探讨了在橡胶资源有限的情况下,如何进行橡皮鸭和橡皮鱼的生产决策。分析指出,虽然橡皮鸭利润更高且消耗橡胶少,但实际销售中鱼的销量好于鸭子。文章通过图表展示了销量与橡胶消耗的关系,并强调模型需随市场变化及时调整。

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这章的变量有了限制条件,我们生产的橡皮鸭的和橡皮鱼的数量受到橡胶供应和产量的限制,原文给了两个限制条件:

1.橡胶只够生产500个橡皮鸭或者400个橡皮鱼

2.给定的时间内,生产最大值为 400个橡皮鸭和300个橡皮鱼

而且也给出了橡皮鸭利润5元/个,鱼则是4元/个。

 

这里我们就能求出我们自变量的取值范围,原文是将所有限定条件绘制到一张图上,而没有用代数来表示。

这里给出图像代码:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 401, step=1)
y = 500-5/4*x
plt.figure(1)
plt.plot([0, 300], [400, 400], 'r--')
plt.plot([300, 300], [0, 400], 'r--')
plt.plot(y, 'b-')
plt.xlim((0, 400))
plt.ylim((0, 500))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.fill_between(x, y, where=(x >= 80) & (x <= 300), facecolor='grey')
plt.fill_between([0, 80], [400, 400], facecolor='grey')
plt.show()

文中后来给出一个xls,从表中我们看出,生产一个鸭需要100单位橡胶,一个鱼要125单位橡胶。总供应50000单位橡胶。

这里很容易得到,鸭生产所需的橡胶较少,而且利润丰厚,我们应该多造橡胶鸭。如果你想用图像来表示,这里给出代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

x = np.arange(0, 401, 1)
y = np.floor((
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