python cpk控制图
时间: 2023-05-29 10:04:37 浏览: 201
CPK控制图是一种统计工具,用于衡量过程稳定性和一致性。它基于CPK指数,即过程能力指数,该指数代表了过程在给定规范范围内生产产品的能力。
CPK控制图可以用Python来实现。以下是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据
data = [26.1, 25.8, 26.2, 25.9, 26.3, 26.1, 25.9, 26.2, 26.0, 26.3,
26.1, 25.8, 26.3, 26.0, 26.2, 25.9, 26.4, 26.1, 25.9, 26.2]
# 计算平均值和标准差
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)
# 计算规范范围
spec_range_min = 25.5
spec_range_max = 26.5
# 计算CPK指数
cpk = min((spec_range_max - mean) / (3 * std_dev), (mean - spec_range_min) / (3 * std_dev))
# 绘制控制图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data, 'bo')
ax.axhline(mean, color='r', linestyle='-')
ax.axhline(mean + 3 * std_dev, color='g', linestyle='--')
ax.axhline(mean - 3 * std_dev, color='g', linestyle='--')
ax.axhline(spec_range_min, color='y', linestyle='-')
ax.axhline(spec_range_max, color='y', linestyle='-')
ax.set_title('CPK Control Chart')
ax.set_xlabel('Sample')
ax.set_ylabel('Value')
plt.show()
# 输出CPK指数
print('CPK:', cpk)
```
这个例子中,我们首先输入数据,然后计算平均值和标准差。接下来,我们设置规范范围,然后计算CPK指数。最后,我们使用matplotlib库绘制控制图,并输出CPK指数。
需要注意的是,CPK控制图的计算可能因组数据的不同而不同。在实际应用中,可能需要进行一些调整和修改。