Python计算CPK的代码

时间: 2023-06-02 08:08:30 浏览: 199
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。

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