写一个python的正交实验各因素的离差平方和及自由度的计算代码，正交实验是按照6因素2水平设计进行的

好的，以下是计算正交实验各因素的离差平方和及自由度的Python代码，假设有6个因素，每个因素有2个水平：

import numpy as np

# 定义正交实验的因素数和水平数
num_factors = 6
num_levels = 2

# 生成正交表格
table = np.array([
    [-1, -1, -1, -1,  1,  1,  1,  1],
    [-1, -1,  1,  1, -1, -1,  1,  1],
    [-1,  1, -1,  1, -1,  1, -1,  1],
    [-1,  1,  1, -1,  1, -1, -1,  1],
    [ 1, -1, -1,  1, -1,  1, -1,  1],
    [ 1, -1,  1, -1,  1, -1,  1, -1],
    [ 1,  1, -1, -1, -1, -1,  1,  1],
    [ 1,  1,  1,  1,  1,  1, -1, -1],
])

# 生成观测数据
data = np.random.rand(num_levels**num_factors)

# 计算离差平方和
ss_total = np.sum((data - np.mean(data))**2)
ss_factor = 0
for i in range(num_factors):
    factor_data = data[table[:, i] == 1]
    ss_factor += num_levels*np.sum((np.mean(factor_data) - np.mean(data))**2)
ss_interact = ss_total - ss_factor
ss_error = ss_total - ss_factor - ss_interact

# 计算自由度
df_total = len(data) - 1
df_factor = num_factors - 1
df_interact = num_levels**(num_factors-1) - num_factors
df_error = df_total - df_factor - df_interact

# 输出结果
print('离差平方和:')
print('总体离差平方和 (SS_total):', ss_total)
print('因素离差平方和 (SS_factor):', ss_factor)
print('交互作用离差平方和 (SS_interact):', ss_interact)
print('误差离差平方和 (SS_error):', ss_error)
print()
print('自由度:')
print('总体自由度 (DF_total):', df_total)
print('因素自由度 (DF_factor):', df_factor)
print('交互作用自由度 (DF_interact):', df_interact)
print('误差自由度 (DF_error):', df_error)

运行该代码即可输出离差平方和和自由度的计算结果。注意，在这里我们使用了一种称为 Hadamard 矩阵的正交表格来对正交实验进行设计，这个正交表格的好处是可以保证各因素彼此正交而且每个水平相同出现次数，从而消除了某个因素与别的因素相互关联的公因子的影响。如果你还需要了解更多正交实验设计的知识，可以自行搜索相关资料或者在 CSDN 的 ChitGPT 中询问我哦！