Python CPK

Python CPK是一个用于计算过程能力指数（CPK）的Python库。CPK是一种统计指标，用于衡量一个过程的稳定性和能力。它是通过比较过程的变异性与规格限制之间的差异来计算的。

Python CPK库提供了一些函数和方法，可以方便地计算CPK值。其中，最常用的函数是`cpk()`函数，它接受一个数据集和规格限制作为输入，并返回CPK值。数据集可以是一个包含测量值的列表或数组，规格限制可以是一个包含上下限的元组或列表。

以下是使用Python CPK库计算CPK值的示例代码：

from cpk import cpk

data = [10, 12, 11, 9, 10, 11, 12, 10, 11, 9]  # 数据集
spec_limit = (8, 12)  # 规格限制

cpk_value = cpk(data, spec_limit)
print("CPK value:", cpk_value)

上述代码中，我们首先导入了`cpk`函数，然后定义了一个数据集`data`和规格限制`spec_limit`。接下来，我们调用`cpk()`函数并将数据集和规格限制作为参数传递给它，然后将返回的CPK值打印出来。

相关问题

python cpk

要计算Python中的cpk（过程能力指数），您可以使用pandas和numpy库进行相关的数据处理和计算。下面是一个计算cpk值的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义计算cpk的函数
def calculate_cpk(data, spec_upper, spec_lower):
    mean = np.mean(data)  # 计算数据的平均值
    std = np.std(data)  # 计算数据的标准差
    cp = (spec_upper - spec_lower) / (6 * std)  # 计算过程能力指数
    cpu = (spec_upper - mean) / (3 * std)  # 计算上限过程能力指数
    cpl = (mean - spec_lower) / (3 * std)  # 计算下限过程能力指数
    cpk = min(cpu, cpl)  # 计算整体过程能力指数
    return cpk

# 假设有一个名为data的数据列表，上限规格为spec_upper，下限规格为spec_lower
data = [1, 2, 3, 4, 5]
spec_upper = 6
spec_lower = 0

# 调用calculate_cpk函数计算cpk值
cpk_value = calculate_cpk(data, spec_upper, spec_lower)

print("Cpk value:", cpk_value)

这段代码首先导入了pandas和numpy库，并定义了一个计算cpk值的函数calculate_cpk。在函数中，首先计算数据的平均值和标准差，然后根据规格上限和下限计算过程能力指数、上限过程能力指数和下限过程能力指数，最后取最小值作为整体过程能力指数cpk。最后，通过调用calculate_cpk函数并传入数据、规格上限和下限，可以得到cpk值并打印输出。

python cpk 分布图

您可以使用Python中的matplotlib库来绘制CPK分布图。CPK是一个过程能力指数，用于评估一个过程的稳定性和能力。

下面是一个简单的示例代码，用于绘制CPK分布图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 正常范围上限和下限
spec_upper = 2.5
spec_lower = 1.5

# 数据样本
data = [1.7, 2.1, 2.2, 1.9, 2.3, 2.4, 2.6, 1.8, 1.6, 2.0]

# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)

# 计算CPK
cpk = min((mean - spec_lower) / (3 * std), (spec_upper - mean) / (3 * std))

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=10, edgecolor='black')

# 绘制规格上限和下限线
plt.axvline(x=spec_upper, color='r', linestyle='--', label='Spec Upper')
plt.axvline(x=spec_lower, color='r', linestyle='--', label='Spec Lower')

# 绘制平均值线
plt.axvline(x=mean, color='g', linestyle='-', label='Mean')

# 设置图形标题和标签
plt.title('CPK Distribution')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Frequency')
# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

print("CPK:", cpk)

在上述示例中，我们首先定义了规格上限和下限，然后提供了一个数据样本。接下来，计算平均值和标准差，然后根据公式计算CPK值。最后，使用matplotlib库绘制直方图，并添加规格上限和下限线以及平均值线。

运行以上代码，将显示一个包含数据分布的直方图，并在图中显示规格上限和下限线以及平均值线。控制台还会打印出CPK值。

请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据您的数据和需求进行修改和定制。