我们今天一起来看正交向量和正交矩阵的概念，首先我们来复习一下向量相关。向量内积这个基本上是中学当中数学课本上的概念，两个向量的内积非常简单，我们直接看公式回顾一下： 这里X和Y都是n维的向量，两个向量能够计算内积的前提是两个向量的维度一样。从上面公式可以看出来，两个向量的内积就等于两个向量对应各个维度的分量的乘积的和。为了和矩阵乘法以及普通的乘法做区分，我们通常把两个向量
软件测试方法-设计用例1.正交表使用:1.根据取值和控件选择一个合适的正交表（没有符合的正交表，选择同类型正交表，并且优先选择用例多） n：代表列数：代表测试用例所有的情况 m：代表取值 k：代表控件 2.列举取值并进行编号，生成取值表 3.取值表与对应的正交表进行映射2.混合正交表工具适用于因素（控件
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2024-01-05 10:05:13
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在许多领域，例如工程、医学、市场研究等，正交实验设计是一种重要的实验安排方法。而混合正交表则在正交表的基础上，结合了更复杂的组别或类别，以便在多个因素下优化实验条件。所以本文将深入探讨如何用 Python 实现混合正交表，助你解决相关实验设计的问题。
在正式开始之前，让我们先一起理清思路。创建一个混合正交表的基本结构通常包括以下几个步骤：
1. **定义实验因素与水平**
2. **生成基本正
# 如何实现Python混合正交试验
混合正交试验是一种实验设计方法，用于高效评估多因素对结果的影响，这在工程、农业和产品开发等领域有广泛应用。在本篇文章中，我们将介绍如何在Python中实现混合正交试验。我们还会给出具体的步骤、示例代码以及一个甘特图，帮助你了解整个流程。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述一下混合正交试验的整个流程。如下表所示：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-09-29 06:29:11
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1.正交表介绍标准正交表: Ln(mk) : L: 表示正交表 n: 实验行数 且 n = (m-1)*k + 1 k: 因素数 (输入 或 控件数量) m: 水平数 (输入的取值 或者 每个控件的下拉选项数量) 标准正交表的每个因素的水平数相同.混合正交表: Ln(m1k1m2k2m3k3.......
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2023-09-18 16:28:06
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主要内容标准正交基正交矩阵施密特正交化法正文标准正交基先从字面意义上解读一下，然后再给出几个示例。正交意味着垂直，所以正交基就是说这一个基中的所有向量都是垂直的。而标准意味着，这组基中的向量都是单位向量，长度都为1。所以标准正交基实际上就是一个标准正交向量组。例如： 使用数学公式表达这个定义为：正交矩阵实际上正交矩阵是一个简称，它的全称是标准正交方阵，它要求矩阵不仅是标准正交矩阵还得是方阵。像上
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2024-04-09 21:55:31
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本节为线性代数复习笔记的第五部分，向量（2），主要包括：向量组的秩，向量内积、正交、模，施密特标准正交化（正交规范化），向量空间以及坐标变换公式。1. 向量组的秩的极大线性无关组中所含有向量的个数称为向量组的秩，其中等价向量组必然等秩，但向量组等秩不一定是等价向量组，且有矩阵的秩=行向量组秩=列向量组秩。 若A经过初等行变换变为B，则A的行向量组合B的行向量组等价，且A和B任何列向量组具有相同
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2024-04-17 19:50:05
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# 正交表的应用与Python实现
正交表是一种在实验设计中广泛使用的方法，主要用于减少实验次数的同时保留信息的有效性。通过合理安排实验因素及其水平，正交表能够有效地分析多个因素对结果的影响。在工业、农业、制药等领域，正交表被广泛应用于优化实验条件和产品设计。本文将介绍正交表的基本概念及其在Python中的实现方法，并通过小实例加以说明。
## 正交表的基本概念
在进行多因素实验时，我们通常
目录引言正交法实验自动生成正交用例引言正交法测试用例是一种高效且可靠的方法，能够最大限度地减少测试工作量，同时保证覆盖所有可能的组合情况。通过了解如何优化这些测试用例的生成过程，可以提高产品的质量，降低故障率，并赢得客户的信任与好评。那么如何自动生成正交测试用例呢？一起来看看吧！正交法实验正交试验法是分析多因素、多水准的一种实验法，它是借助正交表来对实验进行设计，依据少数的实验取代全面实验在一项实
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2024-07-30 08:49:04
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首先上点废话：正交表例如L9（3^4），表1-1， 它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8（4^1×2^4），表2-1 ，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。根据正交表的数据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现n/Sj 次，例如表1-1中，第二列
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2023-08-11 17:59:57
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正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对试验进行设计，通过少数的试验替代全面试验，根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，整齐可比”的特点。下面介绍使用Python实现了正交表自动设计测试用例的完整流程。
1.简介正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法，它是利用正交表来对
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2023-06-30 22:01:07
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# 标准正交基与 Python 实现
在数学和线性代数中，正交基是一个非常重要的概念。它们被广泛应用于信号处理、数据分析及机器学习等领域。本文将带你了解标准正交基的基本概念，并通过 Python 编程展示如何求解标准正交基。
## 什么是标准正交基？
在一个向量空间中，正交基是一组互相正交（即内积为零）的基向量。标准正交基则是将基向量的长度标准化为1。在 n 维空间中，标准正交基由 n 个单
施密特正交规范化简介规范化步骤例子引用 之前介绍的矩阵的三角分解系列介绍了利用矩阵初等变换解决了矩阵三角化问题以及具体的三角分解。但是以初等变换工具的三角分解方法并不能消除病态线性方程组不稳定问题，而且有时候对于可逆矩阵有可能也不存在三角分解。所以后面为了解决这里问题，发展出来了以正交(酉)变换的矩阵的QR(正交三角)分解，矩阵的正交三角分解是一种对任何可逆矩阵均存在理想分解。进行QR分解需要用
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2024-06-07 21:27:23
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注：接口测试的时候，遇到入参很多的接口，同时也要全面覆盖参数的不同情况，由此引入了正交表设计测试用例的方法。概念：正交试验设计是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是一种基于正交表的、高效率、快速、经济的试验。正交表构成： 行数(Runs)：正交表中的行的个数，即试验的次数。 因素
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2023-12-16 13:11:13
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1.首先制作一个简单的可视化界面，使用python自带库tkinter，代码如下from tkinter.scrolledtext import ScrolledText
from tkinter import *
import tkinter as tk
import os
dop=[]
doom=[]
window = Tk()
window.title("正交表()") # title
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2023-06-26 09:10:59
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http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt找到自己的正交表然后去映射操作。一、正交表 从全面试验中挑选出有代表性的点进行测试（均匀分散，整齐可比）；高效率、快速、经济的方法；二、正交表使用方法 1、根据控件和取值数选择一个合适的正交表 2、列举取值并编号，生成取值表 3、把取值表与选择的正交表进行映射三、混合正交表工具 在实际
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2024-03-06 15:13:12
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2021-08-26 10:16:32
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一、应用场合 正交表法，是一种利用正交表的方式，当测试过程中存在较为复杂的情况，以较少的测试次数达到较好的测试效果的一种方法，这种测试方法是从大量的测试情况中找出具有代表性的测试情形，利用正交表，结合等价类划分、边界值等方法来编写测试用例。正交表一般不需要记，能够根据确定的因素数和水平数 ，通过查找正交表，选择合适的正交表使用即可。
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2023-11-02 06:51:05
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原创
2022-03-25 14:52:41
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01 概念能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率，从全面试验中挑选出有代表性的点进行测试。适用于配置类软件，组合比较多的情况。正交表Ln(m^k)：特点：均匀分散、整齐可比、高效、快速、经济n：正交表的行数，也就是需要测试的组合的次数；k：正交表的列数，也就是控件的个数；m：是每个控件包含的取值个数；02 使用步骤① 根据控件和取值数选择一个合适的正交表； ② 列举取值并编号，生成取值表；
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2024-01-17 14:56:01
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