SUS - Python

SUS（System Usability Scale）是在20世纪90年代提出的一种用于评估用户体验的量表，对于评估软件系统的可用性非常有用。而Python是一种流行的编程语言，被用于开发各种类型的应用程序。在Python中，有很多工具和库可以帮助开发人员轻松地实现SUS评估。以下将介绍一些可用于SUS评估的Python库和工具。

PySUS

PySUS是一个简单易用的Python库，旨在帮助开发人员使用SUS评估来评估他们的产品或服务的可用性。该库提供了一个SUS类，可以使用它来实例化SUS对象并调用SUS对象上的评估方法。

from pysus import SUS

sus = SUS()
score = sus.evaluate()

PySUS还提供了一些可用于计算SUS得分的辅助函数，例如计算得分和标准差的功能。

PyANOVA

PyANOVA是一个Python库，用于执行方差分析以比较不同组之间的平均分数。在SUS评估中，可以使用ANOVA来比较来自不同测试组的得分。

from pyanova.anova import Anova

data = [[2.5, 3.0, 2.6, 2.8, 2.9], [3.3, 3.6, 3.4, 3.5, 3.8], [2.8, 2.9, 2.4, 2.6, 2.7], [3.0, 3.1, 2.9, 2.8, 3.2], [2.7, 2.6, 2.8, 2.9, 3.1]]
anova = Anova(data)
pvalue = anova.pvalue

Pandas

Pandas是一个流行的Python库，用于处理和分析数据。在SUS评估中，可以使用Pandas来导入，处理和分析得分数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('scores.csv')
mean = data.mean()
std = data.std()

Matplotlib

Matplotlib是一个Python的绘图库，用于创建各种类型的图表，包括条形图，折线图和散点图。在SUS评估中，可以使用Matplotlib来可视化得分数据和比较不同测试组之间的得分。

import matplotlib.pyplot as plt

data1 = [2.5, 3.0, 2.6, 2.8, 2.9]
data2 = [3.3, 3.6, 3.4, 3.5, 3.8]
data3 = [2.8, 2.9, 2.4, 2.6, 2.7]
plt.boxplot([data1, data2, data3])
plt.show()

以上是几个常用的Python库和工具，可以帮助开发人员使用SUS评估来评估他们的产品或服务的可用性。这些库和工具可以使SUS评估更轻松，更快捷，并且可以提供有意义的结果。如果您想为您的项目执行SUS评估，这些库和工具是一个不错的起点。