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：

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。

相关问题

Python实现CPK过程能力指数

那我很高兴回答你的问题。CPK指数是用于测量一个过程的稳定性和能力的指标，Python可以通过一些软件包（如numpy、scipy等）来计算CPK指数，其中应该包含了CP标准差的计算、均值的计算及CPK的计算等。如果你需要更具体的信息，你可以进行详细的搜索和研究。

Python计算CPK的代码

可以使用如下的Python代码来计算CPK：

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。