refactor(core): 统一入口 as_array —— 六处手抄的入参处理收成一处（决策 44/45）

## 新增
- `core.validate.as_array(x, *, numeric_only=True, dtype=float, ndim=None) -> (arr, kind)`：
  一次做完"类型白名单 + 转 ndarray + 报告原来是什么容器"。`kind` 是 `"frame"` / `"series"` / `"array"`。
- **还原不代做**（用户拍的板）：`describe` / `correlation_*` / `confidence_interval` / `t_test` 的
  输出天生与输入不同形，统一还原只会重演易错点 14；所以只报告 `kind`，调用方自己手写三行。
- `core/__init__.py` 导出 `as_array`；`check_array`（L1 未实现）的 docstring 注明实现时复用它。
- 入口三条硬规矩：**默认绝不摊平**（要摊平显式 `ndim=1`）；**不删缺失值**；
  `numeric_only` 按"输出是否与输入同形"选，不按喜好选。

## 去重
- `normalize` / `standardize` / `log_transform` / `zscore` / `confidence_interval` / `t_test`
  六处手抄的 `isinstance(x, pd.DataFrame)` / `select_dtypes` / `np.asarray` 全部删掉，各剩 1 行入口。
- `data/transform.py` 的 `_NUMERIC_TYPES` 白名单连同 3 份副本一起删除 ——
  这类判断原来散在 **5 个文件 31 处**。
- `transform` 的三个函数走 `numeric_only=False`：它们的输出必须与输入同形，跳过非数值列会少列。

## 修掉
- `zscore` / `normalize` / `standardize` / `log_transform` 的 Series 分支**补回 `name`** ——
  此前 `pd.Series(result, index=...)` 会把 `name` 丢掉，管道里 `concat` 会变成无名列。
- "容器对、内容转不成 float"的错误类型，由 numpy 的 `ValueError` 统一成 `TypeError`（决策 45，**待确认**）。

## 测试与文档
- `tests/test_core.py` 新增 `TestAsArray` 8 条：五种容器的 kind、默认只取数值列、
  `numeric_only=False` 遇文本报错、默认不摊平、`ndim=2` 只校验不重塑、白名单外一律 TypeError、
  **保留 NaN**、`dtype=None` 保持原 dtype；`tests/test_stats.py` 新增 1 条（Series 保住 index/name）。
- 全量 **171 条：134 passed / 37 skipped / 0 xfail**；ruff 0，pyright 0；`examples/01` 跑通（exit 0）。
- `docs/02-architecture.md` 新增 §4.8「入口只有一个：`core.validate.as_array`」，目录树补 `as_array`；
  `docs/03-roadmap.md` 的 L1 表下补说明；`docs/dev/personal-pitfalls.md` 新增第 16 条并把索引补到 16。
- `STATUS.md`：决策 44 / 45，E 节记 as_array，「下一步」第 7 条列 3 个待拍板口径。

## 待用户拍板（Codex 一律未代选）
- `int` / `float` 标量是否继续留在白名单（现在会产出 0 维数组，`axis=0` 的算法照样炸）。
- "内容转不成 float" 该用 `TypeError`（现状）还是 `ValueError`。
- 要不要让 `as_array` 顺带返回选中的列（改三元组），省掉 `frame` 分支重写 `select_dtypes`。

docs/dev/personal-pitfalls.md

@@ -37,6 +37,7 @@
 | 13 | `Index == 标量` 得到布尔数组，`if` 要等到第 2 列才炸 | 2026-10-03 |
 | 14 | 把"能看的表"和"能算的表"塞进同一个返回值 | 2026-10-03 |
 | 15 | 区间被无条件夹到 `[0, 1]`，且 `min` / `max` 参数写反 | 2026-10-03 |
+| 16 | 同一段入口转换抄了 N 遍，还当它是"本项目的写法" | 2026-10-03 |
 
 ---
 
@@ -269,3 +270,20 @@
   ④ 记住 `min` / `max` **不传播 nan、结果还取决于参数顺序**（`min(0.0, nan)` → `0.0`、
   `min(nan, 0.0)` → `nan`）—— "夹一下"就能把 nan 悄悄换成边界值。
 - 首次：2026-10-03｜复发：0
+
+### 16. 同一段入口转换抄了 N 遍，还当它是"本项目的写法"
+
+- 现象：`normalize` / `standardize` / `log_transform` / `zscore` / `confidence_interval` / `t_test`
+  六个函数各自抄了同一段 5~8 行：白名单 `isinstance` → `is_df` / `is_series` → 抓 `columns` / `index`
+  → `np.asarray`。这类判断一度散在 **5 个文件 31 处**。抄到第三遍时已经不觉得是重复了，
+  反而觉得"这就是本项目的入参写法"。
+- 为什么会错：重复代码每次只多 3~5 行，看着不痛；但每多一处就多一次**口径分叉**的机会 ——
+  而且真的分叉了：`normalize` 拿整表 `np.asarray`（遇文本列直接抛）、`zscore` 用 `select_dtypes`
+  只取数值列、`confidence_interval` 还多一个 `.ravel()`。同一件事三种口径，出 bug 时你还得先判断
+  "这是哪个副本的行为"。
+- 以后怎么防：① 同一段入参处理**抄到第 2 遍**就该抽，别等第 3 遍；
+  ② 抽之前先问一句"输出的形状是不是和输入一样"——**入口能统一、出口不能一刀切**
+  （`describe` / `correlation_*` 的输出天生不同形，硬套还原会重演第 14 条）；
+  ③ 抽出来的函数只干**一件事**：把容器转成数组、并告诉调用方原来是什么。
+  选列 / 摊平 / 删缺失这些是**语义**，必须留在各函数里（否则重演第 15 条与 `paired=True` 的 NaN 错位）。
+- 首次：2026-10-03｜复发：0