利用python编写一段uchart SPC控制图

好的，下面是一段利用Python编写的u图与c图控制图的代码：

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

# 生成数据
data = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=100)
df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])

# 计算统计量
mean = df['Value'].mean()
std = df['Value'].std()

# 计算控制限
ucl = mean + 3 * std / np.sqrt(len(df))
lcl = mean - 3 * std / np.sqrt(len(df))
cl = mean

# 绘制u图控制图
fig, ax = plt.subplots()
ax.axhline(ucl, color='r', linestyle='--', label='UCL')
ax.axhline(cl, color='b', linestyle='--', label='CL')
ax.axhline(lcl, color='r', linestyle='--', label='LCL')
ax.plot(df['Value'], 'o-', label='Value')
ax.legend()
ax.set_title('U Chart')

# 计算c值
df['Count'] = 1
count_mean = df['Count'].mean()
count_std = df['Count'].std()

# 计算控制限
cucl = count_mean + 3 * count_std
clcl = count_mean
cl = count_mean - 3 * count_std

# 绘制c图控制图
fig, ax = plt.subplots()
ax.axhline(cucl, color='r', linestyle='--', label='UCL')
ax.axhline(cl, color='b', linestyle='--', label='CL')
ax.axhline(clcl, color='r', linestyle='--', label='LCL')
ax.plot(df['Count'], 'o-', label='Count')
ax.legend()
ax.set_title('C Chart')

这段代码会生成两个图，一个是u图控制图，一个是c图控制图。其中，u图控制图用于监控连续型数据的变化，c图控制图用于监控计数型数据的变化。需要注意的是，这段代码中生成的数据是随机的，实际应用时需要根据具体的业务场景来生成数据。