写个Python代码计算a级不确定度

在Python中，A级不确定度的计算通常涉及到统计学的概念，特别是在测量学或者数据处理中。对于简单的一维随机变量，你可以通过标准差或者置信区间的方式来表示不确定性。这里提供一个基础的例子，假设我们有一个样本平均值`sample_mean`和样本标准差`sample_std_dev`，我们可能会计算95%的单边A级不确定度：

import numpy as np

def calculate_A_uncertainty(sample_mean, sample_std_dev, confidence_level=0.95):
    # 根据经验公式，单侧A级不确定度 = (样本标准差 * z_score) / sqrt(n)
    n = len(sample_mean)  # 总样本数
    z_score = np.abs(np.stats.norm.ppf(confidence_level))  # 对应于给定置信水平的z得分
    a_uncertainty = (sample_std_dev * z_score) / np.sqrt(n)
    return a_uncertainty

# 使用示例
mean = [42]  # 假设这是样本均值
std_dev = [2]  # 假设这是样本的标准偏差
n = len(mean)
confidence = 0.95  # 95%的置信度
uncertainty = calculate_A_uncertainty(mean, std_dev, confidence)
print(f"95%的单侧A级不确定度为: {uncertainty}")