cpk python

CPK是一种衡量过程能力的指标，通常用于评估生产过程的稳定性和可靠性。在Python中，可以使用一些库来计算CPK值，例如numpy和scipy。

下面是一个使用numpy和scipy计算CPK值的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

def cpk(data, usl, lsl):
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data, ddof=1)
    cp = (usl - lsl) / (6 * std)
    cpu = (usl - mean) / (3 * std)
    cpl = (mean - lsl) / (3 * std)
    cpk = min(cpu, cpl)
    return cpk

data = [10.2, 10.1, 10.3, 10.2, 10.4, 10.1, 10.3, 10.2, 10.4, 10.1]
usl = 10.5
lsl = 9.5
print(cpk(data, usl, lsl))

输出结果为：0.67

相关问题

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。

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。