Python计算CPK的代码
时间: 2023-06-02 22:08:30 浏览: 182
可以使用如下的Python代码来计算CPK:
```python
import numpy as np
def cpk(data, usl, lsl):
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data, ddof=1)
cpk_upper = (usl - mean) / (3 * std_dev)
cpk_lower = (mean - lsl) / (3 * std_dev)
return min(cpk_upper, cpk_lower)
```
其中,`data`是一个包含所有数据点的数组,`usl`是规格上限,`lsl`是规格下限。函数返回CPK值,如果该值小于1,表明过程的能力较差。
相关问题
Python计算CPK过程能力指数的代码怎么写
以下为Python计算CPK过程能力指数的代码:
```python
import numpy as np
def cpk(data, usl, lsl):
"""
计算CPK过程能力指数
data: 数据序列
usl: 规格上限
lsl: 规格下限
"""
sigma = np.std(data, ddof=1) # 样本标准偏差
xbar = np.mean(data) # 样本平均值
cp = (usl - lsl) / (6 * sigma) # CP指数
cpu = (usl - xbar) / (3 * sigma) # CPU指数
cpl = (xbar - lsl) / (3 * sigma) # CPL指数
cpk = min(cpu, cpl) # CPK指数
if cpk <= 0:
return -1
else:
return cpk
```
使用方法:传入数据序列、规格上限和规格下限即可计算CPK指数。如果CPK指数小于等于0,则说明过程不能满足要求。
cpk计算程序 python
以下是一个用Python编写的CPK计算程序示例:
```python
import math
def cpk_calculation(data, target, tolerance):
mean = sum(data) / len(data)
std_dev = math.sqrt(sum([(x - mean)**2 for x in data]) / (len(data)-1))
upper_spec_limit = target + tolerance
lower_spec_limit = target - tolerance
cpk = min((upper_spec_limit - mean) / (3 * std_dev), (mean - lower_spec_limit) / (3 * std_dev))
return cpk
data = [10.5, 11.2, 9.8, 10.7, 11.5, 10.9, 11.1, 10.6, 10.8, 11.3]
target = 11.0
tolerance = 0.2
cpk = cpk_calculation(data, target, tolerance)
print(f"CPK value is: {cpk}")
```
在这个例子中,我们定义了一个`cpk_calculation()`函数来计算CPK值。它需要三个参数:数据(以列表形式传递)、目标值和公差。然后,我们使用这些值计算平均值、标准偏差和规格上限和下限。最后,我们将计算得到的CPK值返回并打印出来。
我们使用一个示例数据集来测试这个程序,并将目标值和公差设置为11.0和0.2,然后将CPK值打印出来。