1.5.3 均值

OpenJudge - 03:均值


解题思路:

1.创建整数变量n。

2.创建for循环(如果i=1,i小于等于n,那么i++)循环n次。

3.输入x的值。

4.sum=sum+x。

5.ave=sum/n。

6.输出ave。


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
int n;//1
double x,sum=0,ave;
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++)//2
{
cin>>x;//3
sum=sum+x;//4
}
ave=sum/n;//5
printf("%.4lf",ave);//6 
return 0;
}

                
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python选择列数据并生成CPK报告的问题。首先,我得回想一下用户之前的问题,他们询问了CPK和PPK的区别,现在想用Python实际操作生成报告。用户可能已经具备一定的理论知识,现在需要具体的代码实现指导。 首先,用户的需求是选择列数据并生成CPK报告。我需要确定他们可能使用的数据结构,比如CSV或Excel文件。通常,Pandas库是处理这类任务的首选,所以应该建议他们用Pandas读取数据并选择特定列。 接下来,生成CPK报告需要计算CPK值。根据之前的回答,CPK的计算涉及到子组内标准差,这通常通过子组的极差均值来计算。用户可能需要将数据分成子组,比如每个子组5个样本。因此,代码中需要包含数据分组的步骤,比如使用reshape或循环来创建子组。 然后,计算每个子组的极差,并求出极差的均值。使用d2常数表来估计组内标准差,这一步可能需要提醒用户注意子组大小对应的d2值是否正确,比如子组大小为5时,d2是2.326。 之后,计算CPK的公式需要规格上限和下限,用户需要提供这些参数。代码中可能需要用户输入USL和LSL,或者从数据中提取。同时,数据是否符合正态分布的检查也很重要,之前的引用中提到用户可能生成正态分布数据,但实际数据可能不符合,所以需要做正态性检验,比如使用Shapiro-Wilk测试。 在生成报告的部分,用户可能需要可视化,比如直方图和概率图,来展示数据分布。Matplotlib和Seaborn是常用的绘图库,同时Scipy的probplot可以帮助生成概率图。报告内容应包括CPK值、过程均值、标准差,以及是否通过检验的结论。 用户可能遇到的问题包括数据分组的正确性、d2值的选择、正态性检验的理解,以及如何处理非正态数据。因此,在代码中需要添加注释,解释每一步的作用,并考虑异常处理,比如数据无法均匀分组时的提示。 另外,用户可能需要将报告导出为文件,比如PDF或Excel,但考虑到复杂性,可能首先生成图表和文本输出。如果用户需要更详细的导出功能,可以建议使用ReportLab或ExcelWriter等工具,但当前代码可能先展示核心功能。 最后,确保代码示例简洁明了,用户能够复制并修改以适应他们的数据。同时,相关问题部分需要引导用户深入思考,比如处理非正态数据、自动分组或报告优化,这有助于他们进一步探索。</think>### Python生成CPK报告的完整实现步骤 #### **一、数据准备与列选择** 使用`pandas`读取数据文件并选择目标列: ```python import pandas as pd # 读取数据(支持CSV/Excel) data = pd.read_csv(&#39;process_data.csv&#39;) # 替换为实际文件路径 selected_column = data[&#39;直径&#39;] # 选择需要分析的列,例如"直径" # 示例数据生成(正态分布数据,若需测试) import numpy as np np.random.seed(42) selected_column = pd.Series(np.random.normal(loc=10.0, scale=0.05, size=100)) ``` --- #### **二、计算CPK的核心逻辑 ##### 1. **参数定义** ```python USL = 10.2 # 规格上限(用户需自定义) LSL = 9.8 # 规格下限(用户需自定义) subgroup_size = 5 # 子组大小(通常为2-10) ``` ##### 2. **子组划分与极差计算** ```python # 将数据划分为子组 subgroups = selected_column.values.reshape(-1, subgroup_size) # 计算每个子组的极差(最大值-最小值) ranges = np.ptp(subgroups, axis=1) # np.ptp直接计算极差 average_range = np.mean(ranges) ``` ##### 3. **标准差与CPK计算** ```python from scipy import stats # 查d2系数表(子组大小5对应d2=2.326) d2 = 2.326 sigma_within = average_range / d2 # 计算过程均值 mu = selected_column.mean() # CPK公式 cpk_upper = (USL - mu) / (3 * sigma_within) cpk_lower = (mu - LSL) / (3 * sigma_within) cpk = min(cpk_upper, cpk_lower) ``` --- #### **三、生成可视化报告** ##### 1. **数据分布检验(正态性验证)** ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import shapiro, probplot # Shapiro-Wilk正态性检验 stat, p_value = shapiro(selected_column) is_normal = p_value > 0.05 # 显著性水平α=0.05 # 绘制直方图与概率图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4)) sns.histplot(selected_column, kde=True, ax=ax1) ax1.axvline(USL, color=&#39;r&#39;, linestyle=&#39;--&#39;, label=&#39;USL&#39;) ax1.axvline(LSL, color=&#39;r&#39;, linestyle=&#39;--&#39;, label=&#39;LSL&#39;) ax1.set_title(&#39;数据分布直方图&#39;) probplot(selected_column, plot=ax2) ax2.set_title(&#39;正态概率图&#39;) plt.tight_layout() ``` ##### 2. **生成文本报告** ```python report = f""" CPK分析报告 ----------------------------- 规格界限: LSL={LSL:.2f}, USL={USL:.2f} 过程均值: {mu:.4f} 组内标准差(σ): {sigma_within:.4f} CPK值: {cpk:.2f} 正态性检验结果: {&#39;符合正态分布&#39; if is_normal else &#39;不符合正态分布&#39;} 建议操作: {&#39;可继续优化过程稳定性&#39; if cpk >= 1.33 else &#39;需优先消除特殊原因变异&#39;} """ print(report) plt.show() # 显示图形 ``` --- #### **四、完整代码示例** ```python # requirements.txt # pandas==1.5.3 # numpy==1.24.3 # scipy==1.10.1 # matplotlib==3.7.1 # seaborn==0.12.2 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.stats import shapiro, probplot def calculate_cpk(data, usl, lsl, subgroup_size=5): subgroups = data.values.reshape(-1, subgroup_size) ranges = np.ptp(subgroups, axis=1) average_range = np.mean(ranges) d2 = 2.326 # 子组大小5对应的d2值 sigma_within = average_range / d2 mu = data.mean() cpk = min((usl - mu)/(3*sigma_within), (mu - lsl)/(3*sigma_within)) return cpk, mu, sigma_within # 示例调用 data = pd.Series(np.random.normal(10.0, 0.05, 100)) # 替换为实际数据 cpk, mu, sigma = calculate_cpk(data, USL=10.2, LSL=9.8) # 生成报告(文本+图形) stat, p_value = shapiro(data) is_normal = p_value > 0.05 ... ``` --- #### **五、关键问题解析** 1. **子组划分逻辑** - 若数据量无法整除子组大小,需处理尾部数据(示例中直接截断,实际可提示用户调整) - 使用`reshape(-1, subgroup_size)`自动计算子组数量 2. **特殊场景处理** - **非正态数据**:若`is_normal=False`,建议先进行数据转换或使用非参数方法[^1] - **过程不稳定**:若CPK与PPK差异显著(参考用户前序问题),需优先分析变异来源 3. **报告扩展方向** - 添加控制图(如X-Bar R图) - 导出PDF报告(使用`reportlab`库) - 自动化邮件通知(集成SMTP模块) --- ### 相关问题 1. 如何根据CPK值判断生产过程是否需要调整? 2. 如果数据包含缺失值,如何处理才能准确计算CPK? 3. 如何用Python实现PPK计算并与CPK对比分析? [^1]: 非正态数据需通过Box-Cox变换或非参数方法修正能力指数计算逻辑。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值