Test Suite

Test Suite — テストスイート

delay-embedding は pytest によるテストスイートで品質を保証しています。

実行方法

PYTHONPATH=src python3 -m pytest tests/ -v

テスト結果

33 passed in 0.27s

全 33 テストが正常にパスしています。

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テスト構成

tests/test_embedding.py — コア機能テスト (26件)

TestDelayEmbeddingInit — コンストラクタ検証 (8件)

テスト	内容
test_default_parameters	デフォルト値 (m=2, τ=1) の確認
test_custom_parameters	カスタムパラメータの設定
test_invalid_dimension_zero	dimension=0 で ValueError
test_invalid_dimension_negative	負の dimension で ValueError
test_invalid_delay_zero	delay=0 で ValueError
test_invalid_delay_negative	負の delay で ValueError
test_invalid_dimension_float	浮動小数点 dimension で ValueError
test_repr	__repr__ の出力確認

TestTransformUnivariate — 単変量変換テスト (6件)

テスト	内容
test_1d_input	1次元配列の入力処理
test_column_vector_input	(T, 1) 形式の入力処理
test_values_dimension2_delay1	m=2, τ=1 の具体的な出力値検証
test_values_dimension3_delay2	m=3, τ=2 の具体的な出力値検証
test_dimension1_is_identity	m=1 で恒等変換になることの確認
test_too_short_series	短すぎる時系列で ValueError

TestTransformMultivariate — 多変量変換テスト (5件)

テスト	内容
test_shape_2d	2チャネル入力の出力形状
test_shape_5d	5チャネル入力の出力形状
test_multivariate_values	2次元入力の具体的な出力値検証
test_multivariate_delay2	τ=2 での多変量値検証
test_3d_input_raises	3次元入力で ValueError

TestInverseTransform — 逆変換テスト (3件)

テスト	内容
test_roundtrip_univariate	単変量のラウンドトリップ精度 (atol=1e-12)
test_roundtrip_multivariate	多変量のラウンドトリップ精度 (atol=1e-12)
test_roundtrip_dimension1	m=1 のラウンドトリップ（完全一致）

TestEdgeCases — エッジケース (4件)

テスト	内容
test_list_input	Python リスト入力の処理
test_integer_array	整数配列の float キャスト
test_minimum_length_series	最小長の時系列（1行出力）
test_numpy_int_parameters	NumPy 整数型パラメータの受け入れ

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tests/test_optimal.py — パラメータ推定テスト (7件)

TestOptimalDelay (4件)

テスト	内容
test_returns_positive_integer	正の整数を返すことの確認
test_periodic_signal	周期信号での τ が四分の一周期付近
test_multivariate	多変量入力での動作確認
test_short_series	短い時系列での動作確認

TestOptimalDimension (3件)

テスト	内容
test_returns_positive_integer	正の整数を返すことの確認
test_sine_wave_low_dimension	正弦波で m ≤ 4 と推定
test_multivariate_input	多変量入力での動作確認

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テスト設計の方針

1. 境界値テスト: 最小パラメータ、最小入力長、無効入力
2. 値の正確性: 小さな例での具体的な出力値の検証
3. 形状の一貫性: 様々な入力形状での出力形状の確認
4. ラウンドトリップ: transform → inverse_transform の精度保証
5. 型の柔軟性: リスト、整数配列、NumPy 整数型など多様な入力型