# 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,我们称它为混合型正交,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
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
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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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# Python 正交设计指南 正交设计(Orthogonal Array Design)是实验设计中的一种常用方法,用于减少试验次数并提高效率。当我们需要研究多个因素对结果的影响时,使用正交实验可以帮助我们更高效地得到结果。在这篇文章中,我将带领你从头到尾了解如何使用 Python 实现正交设计。 ## 流程概述 整个正交设计的流程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-11-01 05:42:08
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什么是n阶拉丁方?用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,即每个字母在任一行、任一列中只出现一次,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。如,3阶拉丁方  什么是正交拉丁方?设有两个n阶的拉丁方,如果将它们叠合在一起,恰好出现n^2个不同的有序数对,则称为这两个拉丁方为互相正交的拉丁方,简称正交拉丁方用数字替代拉丁字母
 一、正交排列法概述  正交排列法,是指用最少的测试过程以求取得最大的测试覆盖率的一种测试设计方法。其根据正交性从全面试验中挑选出具有代表性的部分点进行试验这些具有代表性的点具有“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、经济的试验设计方法。二、正交的概念  正交是指一种特制的,一般的正交表记为:Ln(mk)  其中,n-的行数,也即需要测试组合的
  1、什么是正交 正交是一整套规则的设计表格,用Ln( c x t)为正交的代号,n为试验的次数,t为水平数,c为列数,也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(3 × 4) (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,我们称它为混合型正交,如L8(4×2,1x4) (2),
转载 2024-08-05 11:45:44
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话说,我是因为在看测试用例设计的时候,发现一个关于正交很牛叉的博客,Zee大神,以前在群里就灰常出名,灰常低调,这次在别的博客里面看到Zee大神的文章,不觉为之一动啊。Zee神的博客牛归牛,但是对于正交神马的,0基础,看了看不懂哦,有毛线用啊?所以直接掉头回来学习正交吧。度娘讲:正交是一种特殊的表格,它是正交设计中安排实验和分析测试结果的基本工具,可分为两种格,分别是等水平正交、混合水
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
正交排列法、正交试验设计正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率,当可能的输入数据或输入数据的组合数量很大时,由于不可能为每个输入组合都创建测试用例,可以采用这种方法。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...
原创 2021-08-07 09:45:38
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