批量生成CPK正态分布

CPK（Process Capability Index）是一种用来评估过程稳定性和一致性的指标，它可以帮助我们了解一个过程是否符合要求。在质量管理和制造领域中，CPK指数是非常重要的。

在Python中，我们可以使用numpy库来生成正态分布的随机数，然后根据这些随机数计算CPK指数。下面就让我们来学习如何批量生成CPK正态分布。

生成正态分布数据

首先，我们需要导入numpy库，并生成一组正态分布的随机数据。我们可以指定均值和标准差来控制生成数据的分布。

import numpy as np

mean = 100
std_dev = 15
sample_size = 100

data = np.random.normal(mean, std_dev, sample_size)

计算CPK指数

在计算CPK指数之前，我们需要知道过程的上限规格限制（USL）和下限规格限制（LSL）。然后使用下面的公式计算CPK指数：

USL = 125
LSL = 75

cpk = np.minimum((USL - np.mean(data)) / (3 * np.std(data)), (np.mean(data) - LSL) / (3 * np.std(data)))

批量生成CPK正态分布

接下来，我们可以使用循环来批量生成CPK正态分布。这里我们生成了10组数据，并计算它们的CPK指数。

num_samples = 10
cpk_values = []

for _ in range(num_samples):
    data = np.random.normal(mean, std_dev, sample_size)
    cpk = np.minimum((USL - np.mean(data)) / (3 * np.std(data)), (np.mean(data) - LSL) / (3 * np.std(data)))
    cpk_values.append(cpk)

print(cpk_values)

通过上面的代码，我们可以得到一组CPK指数，以评估生成的数据是否符合要求。

流程图

flowchart TD
    Start --> GenerateData
    GenerateData --> CalculateCPK
    CalculateCPK --> CheckCriteria
    CheckCriteria --> Stop

状态图

stateDiagram
    [*] --> GeneratingData
    GeneratingData --> CalculatingCPK
    CalculatingCPK --> CheckingCriteria
    CheckingCriteria --> [*]

通过本文的学习，我们了解了如何使用Python批量生成CPK正态分布，并通过计算CPK指数来评估数据的稳定性和一致性。这对于质量管理和制造过程中的数据分析非常有帮助。希望本文能对你有所帮助！