QC常用手法直方圖

QC常用手法直方圖1.引言在質(zhì)量控制（QualityControl，QC）過程中，直方圖是一種常用的數(shù)據(jù)可視化方法，用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。直方圖通過將數(shù)據(jù)劃分為若干個等寬的區(qū)間，并統(tǒng)計每個區(qū)間的數(shù)據(jù)個數(shù)或頻率，可以直觀地展示數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，幫助分析人員判斷是否存在異常和偏差。本文將介紹幾種常用的QC手法直方圖。2.簡單直方圖簡單直方圖是最常見的一種直方圖類型。它將數(shù)據(jù)集按照一定的間隔區(qū)間劃分，并統(tǒng)計每個區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)個數(shù)或頻率。下面是一個使用Python繪制簡單直方圖的示例代碼：importmatplotlib.pyplotasplt

data=[1,2,2,3,3,3,4,4,4,4,5,5,6,6,6,6,6]

plt.hist(data,bins=6,edgecolor='black')

plt.xlabel('值')

plt.ylabel('頻數(shù)')

plt.title('簡單直方圖')

plt.show()上述代碼中，我們使用matplotlib庫繪制了一個簡單直方圖。data變量包含了一組數(shù)據(jù)，bins參數(shù)指定了區(qū)間的個數(shù)，edgecolor參數(shù)指定了直方圖的邊界顏色。執(zhí)行以上代碼，我們將得到一個簡單直方圖，用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。3.特殊直方圖除了簡單直方圖外，還有一些特殊的直方圖類型，用于特定的數(shù)據(jù)分析場景。其中兩種常見的特殊直方圖是累積直方圖和多變量直方圖。3.1累積直方圖累積直方圖是一種直方圖，用于展示數(shù)據(jù)的累積分布情況。它將數(shù)據(jù)按照從小到大的順序排序，并統(tǒng)計每個區(qū)間內(nèi)的數(shù)據(jù)個數(shù)或頻率的累積值。下面是一個使用Python繪制累積直方圖的示例代碼：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

data=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)

sorted_data=np.sort(data)

cumulative_data=np.cumsum(sorted_data)

plt.plot(sorted_data,cumulative_data/np.max(cumulative_data))

plt.xlabel('值')

plt.ylabel('累積頻率')

plt.title('累積直方圖')

plt.show()上述代碼中，我們使用numpy庫生成了一個包含1000個隨機數(shù)據(jù)的正態(tài)分布，然后對數(shù)據(jù)進行排序并計算累積值。最后，我們使用matplotlib庫繪制了一個累積直方圖，用于展示數(shù)據(jù)的累積分布情況。3.2多變量直方圖當需要同時分析多個變量的分布情況時，可以使用多變量直方圖。它是一種二維直方圖，可以展示兩個變量之間的關(guān)系。下面是一個使用Python繪制多變量直方圖的示例代碼：importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

x=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)

y=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=1000)

plt.hist2d(x,y,bins=20)

plt.colorbar()

plt.xlabel('X')

plt.ylabel('Y')

plt.title('多變量直方圖')

plt.show()上述代碼中，我們使用numpy庫生成了兩組包含1000個隨機數(shù)據(jù)的正態(tài)分布，然后使用matplotlib庫的hist2d函數(shù)繪制了一個多變量直方圖。x軸和y軸表示兩個變量的取值，顏色表示該區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)的頻率。通過觀察直方圖的分布，我們可以分析出兩個變量之間的關(guān)系。4.總結(jié)QC常用手法直方圖是質(zhì)量控制中常用的數(shù)據(jù)可視化方法之一。本文介紹了幾種常見的QC手法直方圖，包括簡單直方圖、累積直方圖和多變量直方圖。通過繪制直方圖，