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。