软件测试方法-设计用例1.正交使用:1.根据取值和控件选择一个合适的正交(没有符合的正交,选择同类型正交,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  3.取值与对应的正交进行映射2.混合正交工具适用于因素(控件
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。而混合正交则在正交的基础上,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,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
原创 6月前
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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
# 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.正交介绍标准正交:  Ln(mk)  :      L: 表示正交    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)    标准正交的每个因素的水平数相同.混合正交:  Ln(m1k1m2k2m3k3.......
# 正交的应用与Python实现 正交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,正交被广泛应用于优化实验条件和产品设计。本文将介绍正交的基本概念及其在Python中的实现方法,并通过小实例加以说明。 ## 正交的基本概念 在进行多因素实验时,我们通常
原创 8月前
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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
首先上点废话:正交例如L9(3^4),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。一个正交中也可以各列的水平数不相等,我们称它为混合正交,如L8(4^1×2^4),2-1 ,此的5列中,有1列为4水平,4列为2水平。根据正交的数据结构看出,正交是一个n行c列的,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
转载 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,它是利用正交来对
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的、高效率、快速、经济的试验。正交构成: 行数(Runs):正交中的行的个数,即试验的次数。 因素
转载 2023-12-16 13:11:13
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http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt找到自己的正交然后去映射操作。一、正交 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、正交使用方法 1、根据控件和取值数选择一个合适的正交 2、列举取值并编号,生成取值 3、把取值与选择的正交进行映射三、混合正交表工具 在实际
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()") # title
原创 2021-08-26 10:16:32
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一、应用场合         正交法,是一种利用正交的方式,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,结合等价类划分、边界值等方法来编写测试用例。正交一般不需要记,能够根据确定的因素数和水平数 ,通过查找正交,选择合适的正交使用即可。
转载 2023-11-02 06:51:05
277阅读
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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Ln(m^k):特点:均匀分散、整齐可比、高效、快速、经济n:正交的行数,也就是需要测试的组合的次数;k:正交的列数,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; ② 列举取值并编号,生成取值
# Python中的正交OAT(Orthogonal Array Testing) 在软件测试领域,正交(Orthogonal Arrays)是一种有效的测试设计方法。它旨在通过较小的测试组合数量,获得关于系统表现的最大信息量。正交广泛应用于软件测试、产品设计等领域,尤其是在处理具有多个输入变量的情况下。 ## 1. 什么是正交正交是一种特殊的矩阵,通过使用“正交”属性设计,确
原创 11月前
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# Python正交试验:优化实验设计的强大工具 在科学研究和工程实践中,设计实验是获取有效结果的重要步骤。传统的实验设计往往需要大量的实验次数,才可能找到最佳的条件组合。然而,正交试验(Orthogonal Experiment Design)通过系统化的方法,能够帮助研究者以较少的实验次数评估多个因素对结果的影响,进而找到最优解。本文将介绍如何在Python中使用正交试验,帮助你更高效
原创 2024-09-02 04:20:48
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# 使用 Python 的 pyDOE 库创建正交的指南 在数据分析和实验设计中,正交设计是一种重要的方法,能够帮助我们有效地分析多个变量之间的相互影响。PyDOE 是 Python 中一个流行的库,可以帮助我们生成正交。本文将详细介绍如何使用 pyDOE 库创建正交的流程,并提供必要的代码示例。 ## 整体流程 以下是使用 pyDOE 库生成正交的总体步骤: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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生成正交是一种常见的任务,可以帮助我们在实验设计、优化算法等领域进行实验和分析。在本文中,我将详细介绍如何使用Python来生成正交,并帮助你理解每一步的具体操作。首先,让我们了解一下整个流程。 ## 流程图 ```mermaid stateDiagram [*] --> 开始 开始 --> 生成因子水平 生成因子水平 --> 设置因子水平 设置因子水平 -
原创 2023-11-02 10:47:19
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