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：

导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

准备测试数据：

# 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]

绘制Fry图：

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)

绘制Raygor图：

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：