正交实验设计代码

以下是一个基于Python的正交实验设计代码示例：

from pyDOE import *
import numpy as np

# 设计参数
factors = 3  # 因子数量
levels = 2  # 每个因子的水平数量
runs = 8  # 实验运行次数

# 生成正交表
design = lhs(factors, samples=runs, criterion='maximin', iterations=100)

# 转换成正交实验设计表
for i in range(factors):
    level = np.linspace(-1, 1, levels)
    column = design[:, i]
    design[:, i] = np.array([level[int((column[j] + 1) / 2 * (levels - 1))] for j in range(runs)])

# 打印设计表
print(design)

此代码使用了Python的pyDOE库来生成正交表，并将其转换为正交实验设计表。其中，factors代表因子数量，levels代表每个因子的水平数量，runs代表实验运行次数。在代码中，我们使用lhs函数生成正交表，并使用线性插值将其转换为正交实验设计表。最后，我们打印出设计表以供参考。

相关问题

正交试验设计matlab

正交试验设计（Orthogonal Experimental Design）是一种统计方法，用于在有限的试验次数下，通过合理的设计和分析，获取尽可能多的信息。正交试验设计可以帮助我们确定影响实验结果的关键因素，并优化实验条件。

在MATLAB中，可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数来进行正交试验设计。其中最常用的函数是`optimaldesign`和`orthogonaldesign`。

`optimaldesign`函数可以用于生成最优的正交试验设计。它可以根据指定的因素个数、水平数和试验次数，生成一个正交试验设计矩阵。例如，以下代码生成了一个3因素2水平的正交试验设计矩阵：

factors = 3; % 因素个数
levels = 2; % 水平数
trials = 8; % 试验次数

design = optimaldesign(factors, levels, trials);

`orthogonaldesign`函数可以用于生成特定类型的正交试验设计。它支持多种正交设计类型，如拉丁超立方设计、正交主效应设计等。以下代码生成了一个拉丁超立方设计矩阵：

factors = 4; % 因素个数
levels = [2 3 2 2]; % 每个因素的水平数

design = orthogonaldesign('L', factors, levels);

生成的正交试验设计矩阵可以用于实际的试验，然后通过分析实验结果来确定关键因素和优化实验条件。

python正交试验

Python正交试验（Orthogonal Array Testing）是一种软件测试技术，用于设计测试用例的组合。正交试验通过选择一组合适的参数和参数值，以覆盖系统中的各种可能的组合情况，从而减少测试用例的数量，并确保尽可能地发现系统中的错误。

在Python中，可以使用一些库来实现正交试验。引用中的代码示例展示了如何使用`collections`和`allpairspy`库来生成正交试验的测试用例。通过传入需要测试的参数和参数值的字典，然后使用`AllPairs`函数来生成所有的参数组合。

引用中的代码示例展示了如何安装`collections`和`allpairspy`库，以确保可以成功运行正交试验的代码。

引用中的代码示例展示了另一种使用`AllPairs`函数生成测试用例的方式。在这个示例中，定义了多个参数和参数值列表，然后使用`AllPairs`函数生成所有的参数组合。

总结来说，Python正交试验是一种使用参数和参数值的组合来设计测试用例的技术，可以通过使用相应的库来生成测试用例并进行软件测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python:正交实验法的实现](https://blog.csdn.net/weixin_43431593/article/details/123620081)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]