仓库选址问题中，使用精确重心法找到5个直销店最佳的配送中心的位置，给出详细的Python代码

精确重心法是一种常见的用于仓库选址优化的问题求解策略，它试图通过计算所有仓库或销售点的质心（平均位置），来确定新配送中心的理想位置。这里提供一个简化版的Python代码示例，使用pandas库处理数据，并假设已经有一个包含`store_locations`（每个直销店的经纬度坐标）的数据框。

import pandas as pd
from shapely.geometry import Point
import geopandas as gpd

# 假设我们有如下数据
data = {
    'store_id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'longitude': [-74.0060, -73.9851, -73.9984, -74.0125, -74.0312],
    'latitude': [40.7128, 40.7282, 40.7376, 40.7189, 40.7529]
}

df_stores = pd.DataFrame(data)

# 将数据转换为GeoDataFrame，以便于地理操作
gdf_stores = gpd.GeoDataFrame(df_stores, geometry=gpd.points_from_xy(df_stores.longitude, df_stores.latitude), crs={'init': 'epsg:4326'})

# 计算所有店铺的几何重心
centroid = gdf_stores['geometry'].centroid

# 找到重心作为配送中心
best_hub = centroid.iloc[0]

print(f"找到的最佳配送中心位置是: {best_hub}")

请注意，这只是一个基础的示例，实际应用中可能需要考虑更复杂的因素，如交通、人口密度、土地成本等，这时可能需要用到GIS库（如ArcGIS、geopy等）或专业的仓库选址优化算法库（如OR-Tools）。同时，由于地理位置数据可能会涉及隐私和安全问题，确保数据的安全性和合规性也很重要。