Bien sûr, je vais vous aider à créer un code Python pour générer des graphiques

Bien sûr, je vais vous aider à créer un code Python pour générer des graphiques amusants en rapport avec le sujet de la gestion des ressources de la chaîne d’approvisionnement (SMR). Cependant, comme je ne peux pas directement créer des images ou des graphiques, je vais vous fournir un exemple de code qui utilise la bibliothèque `matplotlib` pour générer des graphiques. Vous pourrez ensuite exécuter ce code pour obtenir les graphiques.

Voici un exemple de code Python amusant pour générer un graphique en rapport avec la SMR :

« `python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Données fictives pour le graphique
jours = np.arange(0, 10, 1)
stock_initial = 100
consommation_quotidienne = 15
approvisionnement_quotidien = 20

# Calcul des niveaux de stock quotidiens
stock = stock_initial
stocks = []

for jour in jours:
stock -= consommation_quotidienne
stock += approvisionnement_quotidien
stocks.append(stock)

# Titre amusant
plt.title(« La Montagne Russe de la SMR: Quand le Stock va et vient comme un Yo-yo! »)
plt.xlabel(« Jours »)
plt.ylabel(« Niveau de Stock »)

# Graphique
plt.plot(jours, stocks, label= »Niveau de Stock », color= »blue »)
plt.fill_between(jours, stocks, alpha=0.2, color= »blue »)

# Ajout de commentaires amusants
plt.text(2, 120, « Oh non, on mange tout! », fontsize=12, color= »red »)
plt.text(5, 140, « Ouf, on réapprovisionne! », fontsize=12, color= »green »)
plt.text(7, 110, « Oh non, encore! », fontsize=12, color= »red »)

# Légende
plt.legend()

# Affichage du graphique
plt.grid(True)
plt.show()
« `

Ce code crée un graphique amusant qui montre l’évolution du niveau de stock dans une chaîne d’approvisionnement. Les commentaires amusants ajoutés au graphique rendent le sujet plus léger et divertissant.

Pour exécuter ce code, assurez-vous d’avoir `matplotlib` et `numpy` installés. Vous pouvez les installer en utilisant pip :

« `sh
pip install matplotlib numpy
« `

Ensuite, copiez le code dans un fichier Python et exécutez-le. Vous devriez voir un graphique amusant représentant les fluctuations du niveau de stock.

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