PySpc：为人类打造的统计过程控制图表库
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pyspc 项目基础介绍和主要编程语言
PySpc 是一个开源的Python库，旨在简化统计过程控制（SPC）图表的生成过程。该项目的主要编程语言是Python，适用于Python 3.3及以上版本。PySpc的设计理念是让复杂的SPC图表生成变得简单易用，即使对于不熟悉编程的用户也能轻松上手。
项目的核心功能
PySpc提供了多种类型的控制图，涵盖了变量型控制图、属性型控制图和多变量控制图，具体包括：
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变量型控制图：
- 均值和振幅图（Mean and Amplitude）
- 均值和标准差图（Mean and Standard Deviation）
- 单值和移动范围图（Individual Values and Moving Range）
- 指数加权移动平均图（EWMA）
- 累积和图（CUSUM）
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属性型控制图：
- P图（P Chart）
- NP图（NP Chart）
- C图（C Chart）
- U图（U Chart）
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多变量控制图：
- T平方图（Hotelling T Square）
- 多变量指数加权移动平均图（MEWMA）
此外，PySpc还支持多种数据输入格式，包括嵌套列表、NumPy数组和Pandas DataFrame，极大地增强了其灵活性和适用性。
项目最近更新的功能
截至最新版本，PySpc的更新主要包括以下几个方面：
- 增强的GUI应用：提供了一个Python GUI应用程序，使得即使不熟悉编程的用户也能直观地进行图表制作。
- 更多的样本数据集：增加了18个预设样例数据集，方便用户学习和测试。
- 规则高亮功能：支持在控制图中添加规则高亮，增强图表的解读性。
- 多变量控制图的扩展：新增了多变量指数加权移动平均图（MEWMA），进一步丰富了多变量控制图的类型。
通过这些更新，PySpc不仅在功能上得到了扩展，也在用户体验上进行了优化，使其成为一个更加强大和易用的SPC图表生成工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
