python 检查数据是否稳定用IM-R图检查

IM-R图，即ImR（Individual Moving Range）图，也称为XmR图，是一种用于监控过程稳定性的统计工具。它特别适用于数据量较少或数据非正态分布的情况。在Python中，可以使用统计过程控制（SPC）相关的库来创建和分析IM-R图。

IM-R图通常由两个部分组成：

1. 个体图（ImChart）：显示单个测量值随时间变化的趋势。这个图可以帮助识别数据点是否稳定，是否存在非随机变异。
2. 移动范围图（RChart）：显示连续两个数据点之间的差值（即移动范围）的统计控制图。这个图帮助识别数据点间的变异程度是否保持恒定。

在Python中，你可以使用像`statsmodels`或者专门的过程控制库比如`spc`来计算移动范围并绘制IM-R图。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 假设这是你的数据集
data = np.array([你的数据点])

# 计算Im和R值
Im_values = data
R_values = np.abs(np.diff(Im_values))

# 绘制Im图和R图
plt.figure(figsize=(10, 4))

# Im图
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(Im_values, label='Individual Measurements')
plt.axhline(y=np.mean(Im_values), color='r', linestyle='--', label='Mean')
plt.xlabel('Observation Number')
plt.ylabel('Measurement Value')
plt.title('ImChart')
plt.legend()

# R图
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(R_values, label='Moving Ranges')
plt.axhline(y=np.mean(R_values), color='r', linestyle='--', label='Mean')
plt.xlabel('Observation Number')
plt.ylabel('Moving Range')
plt.title('RChart')
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

这个脚本计算了数据的个体值和移动范围，并绘制了相应的图表。对于过程控制，通常还需要计算控制限，以便确定过程是否稳定。