Control Charts in Python

Question

Ich verwende derzeit R routinemäßig für statistical process control. Mit diesem kann ich control charts wie EWMA, Shewhart, CUSUM und GAM/Loess Glättung produzieren.

Kennt jemand den besten Weg, um diese Arten von Diagrammen mit Python zu tun? Ich schaute zunächst auf scikits.timeseries, aber es wurde in der Lage, zu pandas beizutragen.

Ich habe mir Pandas angeschaut und obwohl es EWMA-Funktionalität hat, brauche ich ein bisschen mehr.

Answer 1

gefunden Nur this package, die nicht in einer Weile aktualisiert, funktioniert aber bisher in Python 2.7.3 (auf 64-Bit-Windows 7, mit ziemlich up-to-date Unterstützung Paketen):

In [1]: import spc 
In [2]: import matplotlib.pyplot as plt 
In [3]: x = [25,19,14,17,25,39,49,6,11,19,13,26,24,32,14,19] 
In [4]: cc = spc.Spc(x, spc.CHART_X_MR_X) 
In [5]: cc.get_chart() 
In [6]: plt.show() 

sieht aus wie der sechste Punkt außerhalb der oberen Kontrollgrenze ...

In [7]: cc.get_violating_points() 
Out[7]: {'1 beyond 3*sigma': [6]} 

das Paket ist im Grunde ein einziges init .py-Datei, die nur ein paar hundert Quellzeilen enthält und mehr als ein Dutzend Diagramme einschließlich CUSUM implementieren soll.

Zu guter Letzt gibt es noch ein Github-Projekt, das man im Auge behalten sollte: https://github.com/bwghughes/controlchart