基于python的仓库管理系统数据可视化代码

基于 Python 的仓库管理系统（Warehouse Management System, WMS）数据可视化的代码示例可能涉及到使用像 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly 这样的数据可视化库。下面是一个简单的例子，假设我们有一个包含库存数据的数据框 `inventory_df`：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 inventory_df 包含 'product', 'quantity', 和 'date' 列
inventory_df = pd.read_csv('inventory.csv')

# 数据清洗和预处理（如果需要）
inventory_df = inventory_df.dropna()  # 删除缺失值

# 绘制库存随时间变化的趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(inventory_df['date'], inventory_df['quantity'])
plt.title("库存量随时间的变化")
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('库存量')
plt.grid(True)
plt.show()

# 如果想要柱状图展示各产品库存情况
products = inventory_df['product'].value_counts()
plt.bar(products.index, products.values)
plt.title("各产品库存分布")
plt.xlabel('产品')
plt.ylabel('库存量')
plt.show()

这个例子展示了如何通过线图展示库存随时间的变化趋势，以及用柱状图展示各产品的库存分布。实际项目中可能还需要更复杂的数据处理和定制化的设计。