正交实验设计 python

正交实验设计是一种生成测试用例的方法，可以帮助我们在给定的参数范围内生成一组有效且覆盖全面的测试用例。在Python中，我们可以使用`collections`和`allpairspy`这两个包来进行正交实验设计。首先，我们需要安装这两个包。如果你在服务器上运行程序，你可能需要使用以下命令来安装`collections`和`allpairspy`包：

pip install collections allpairspy

一旦这两个包安装完成，我们可以根据需要导入`OrderedDict`和`AllPairs`类。接下来，我们可以设置参数的取值范围，并使用`AllPairs`类生成正交实验设计的测试用例。下面是一段示例代码：

from collections import OrderedDict
from allpairspy import AllPairs

parameters = OrderedDict({
    "xi": [0.05, 0.15, 0.25, 0.5, 0.95],
    "Zaa": [1, 2, 3, 4, 5],
})

print("PAIRWISE:")
for i, pairs in enumerate(AllPairs(parameters)):
    print("用例编号{:2d}: {}".format(i, pairs))

上面的代码定义了两个参数`xi`和`Zaa`的取值范围，并使用`AllPairs`生成了两个参数的所有组合。最后，我们可以打印出生成的测试用例。每个测试用例都有一个用例编号和对应的参数取值组合。这样，我们就可以使用正交实验设计生成的测试用例进行测试了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python-OrthogonalArrayTest使用正交实验法设计测试用例生成测试集](https://download.csdn.net/download/weixin_39841882/11511038)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【python学习】-正交实验设计](https://blog.csdn.net/qq_40481843/article/details/121652278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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