用python解决蔬菜类商品的自动定价与补货决策:蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系，请分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系。相关代码

为了解决蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题，我们可以通过分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系来获取有用的信息。

以下是一个示例代码，用于分析蔬菜各品类和单品之间的销售量分布及相关关系：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取销售数据
sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 统计各品类的销售量
category_sales = sales_data.groupby('category')['quantity'].sum().reset_index()

# 统计各单品的销售量
product_sales = sales_data.groupby('product')['quantity'].sum().reset_index()

# 绘制各品类销售量柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=category_sales, x='category', y='quantity')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Sales Quantity')
plt.title('Sales Quantity by Category')
plt.show()

# 绘制各单品销售量柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=product_sales, x='product', y='quantity')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Sales Quantity')
plt.title('Sales Quantity by Product')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

# 计算各品类之间的相关系数
category_correlation = sales_data.groupby('category')['quantity'].corr().unstack(level=0)

# 可视化各品类之间的相关系数
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(category_correlation, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Category')
plt.title('Correlation between Categories')
plt.show()

# 计算各单品之间的相关系数
product_correlation = sales_data.groupby('product')['quantity'].corr().unstack(level=0)

# 可视化各单品之间的相关系数
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(product_correlation, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Product')
plt.title('Correlation between Products')
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
plt.show()

以上代码假设销售数据存储在名为 'sales_data.csv' 的CSV文件中，其中包含列 'category' 和 'product' 分别表示品类和单品，'quantity' 表示销售量。你可以根据实际情况调整代码以适应你的数据格式。

代码中使用了Pandas库和Seaborn库来进行数据分析和可视化。首先，我们分别统计了各品类和各单品的销售量，并绘制了柱状图展示销售量的分布情况。然后，计算了各品类和各单品之间的相关系数，并使用热力图可视化了相关系数矩阵，以帮助我们理解品类和单品之间的关联关系。

你可以根据这些分析结果来进行蔬菜类商品的定价与补货决策，例如可以根据销售量高的品类或单品来制定合适的定价策略，或者根据品类或单品之间的相关性来进行补货决策。

希望这个示例代码能对你有所帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。