python cpk 计算

代码如下:

def cpk_calc(df_data: pd.DataFrame, usl, lsl):""":param df_data: 数据dataframe:param usl: 数据指标上限:param lsl: 数据指标下限:return:"""sigma = 3# 若下限为0, 则使用上限反转负值替代if int(lsl) == 0:lsl = 0 - usl# 数据平均值u = df_data.mean()[0]# 数据标准差stdev = np.std(df_data.values, ddof=1)# 生成横轴数据平均分布x1 = np.linspace(u - sigma * stdev, u + sigma * stdev, 1000)# 计算正态分布曲线y1 = np.exp(-(x1 - u) ** 2 / (2 * stdev ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * stdev)cpu = (usl - u) / (sigma * stdev)cpl = (u - lsl) / (sigma * stdev)# 得出cpkcpk = min(cpu, cpl)# 使用matplotlib画图plt.xlim(x1[0] - 0.5, x1[-1] + 0.5)plt.plot(x1, y1)plt.hist(df_data.values, 15, density=True)plt.title("cpk={0}".format(cpk))plt.show()

生成图例:

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