首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用Python绘制Fry图和Raygor图的可读性?

Fry图和Raygor图是用于可视化软件测试结果的图表,可以帮助开发人员更直观地分析和理解测试数据。下面是使用Python绘制Fry图和Raygor图的可读性的方法:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 准备测试数据:
代码语言:txt
复制
# 假设有两个测试用例集合A和B,每个测试用例集合包含多个测试用例
# 每个测试用例的执行结果用0或1表示,0表示失败,1表示通过

# 测试用例集合A的执行结果
test_results_A = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]

# 测试用例集合B的执行结果
test_results_B = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
  1. 绘制Fry图:
代码语言:txt
复制
def plot_fry(test_results):
    # 计算每个测试用例的累积通过率
    pass_rates = np.cumsum(test_results) / np.arange(1, len(test_results) + 1)

    # 绘制Fry图
    plt.plot(range(1, len(test_results) + 1), pass_rates, marker='o')
    plt.xlabel('Number of Test Cases')
    plt.ylabel('Pass Rate')
    plt.title('Fry Chart')
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 绘制测试用例集合A的Fry图
plot_fry(test_results_A)

# 绘制测试用例集合B的Fry图
plot_fry(test_results_B)
  1. 绘制Raygor图:
代码语言:txt
复制
def plot_raygor(test_results):
    # 计算每个测试用例的失败率
    fail_rates = 1 - np.cumsum(test_results) / np.arange(1, len(test_results) + 1)

    # 绘制Raygor图
    plt.plot(range(1, len(test_results) + 1), fail_rates, marker='o')
    plt.xlabel('Number of Test Cases')
    plt.ylabel('Fail Rate')
    plt.title('Raygor Chart')
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 绘制测试用例集合A的Raygor图
plot_raygor(test_results_A)

# 绘制测试用例集合B的Raygor图
plot_raygor(test_results_B)

通过以上代码,我们可以使用Python绘制出Fry图和Raygor图,从而直观地展示测试用例集合的通过率和失败率。这些图表可以帮助开发人员更好地分析和评估软件测试结果,进而改进和优化软件质量。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

7分22秒

Python教程 Django电商项目实战 42 图书商城_多图预览插件的封装和使用 学习猿地

7分26秒

Python 人工智能 数据分析库 52 3D图形和矩阵 1 3d图的展示 学习猿地

4分10秒

超复杂JPG图像配准矢量化,从未如此简单!联动QGIS,GIS配准的更方便更准确!

2分52秒

如何使用 Docker Extensions,以 NebulaGraph 为例

11分37秒

10分钟学会基于Git和Nginx搭建自己的私人图床,告别图片404!!!

4分31秒

016_如何在vim里直接运行python程序

601
5分41秒

040_缩进几个字符好_输出所有键盘字符_循环遍历_indent

6分48秒

032导入_import_os_time_延迟字幕效果_道德经文化_非主流火星文亚文化

1.1K
1时9分

AI绘画爆火后,如何利用AIGC抓住下一个内容风口?

46分10秒

中国数据库前世今生——第5集:2020年代/国产数据库“百团大战”

2分7秒

基于深度强化学习的机械臂位置感知抓取任务

17分43秒

MetPy气象编程Python库处理数据及可视化新属性预览

领券