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 CPK计算

### 如何用Python实现CPK计算

为了通过Python来计算CPK（过程能力指数），可以按照给定的公式进行编程。这里提供了一个简单的函数，该函数接收数据集以及上下规格限作为输入参数，并返回相应的CPK值。

import numpy as np

def calculate_cpk(data, usl, lsl):
    mean = np.mean(data)  # 计算平均数
    std_dev = np.std(data, ddof=1)  # 计算标准差，ddof=1表示无偏估计
    
    cpk_upper = (usl - mean) / (3 * std_dev)
    cpk_lower = (mean - lsl) / (3 * std_dev)

    cpk_value = min(cpk_upper, cpk_lower)
    
    return cpk_value

此代码片段定义了`calculate_cpk()` 函数，其接受三个参数：待分析的数据列表 `data`、上规格界限 `usl` 和下规格界限 `lsl`。接着分别求得样本均值与标准差，并依据上述提到的过程能力指数修正版(CPK)[^2]中的描述来进行具体运算得出最终的结果。

假设有一组测量值 `[4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5]` ，并且已知产品的规格范围是从最小值 `4.0` 到最大值 `7.0` 。那么可以通过如下方式调用上面创建好的方法：

measurements = [4.5, 5.0, 5.5, 6.0, 6.5]
upper_specification_limit = 7.0
lower_specification_limit = 4.0

cpk_result = calculate_cpk(measurements, upper_specification_limit, lower_specification_limit)
print(f"The calculated Cpk value is {cpk_result:.2f}")

这段脚本会输出所得到的具体 CPK 数值并保留两位小数位显示出来。

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。