guzhujushi/MCM-ICM_Toolkit
1
0 Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
24 Commits 1 Branch 0 Tags
95f526656386b2b14c9256028e2b1b1476b9590e
Commit Graph
6 Commits
Author SHA1 Message Date
guzhujushi 3432bf3e50 fix(stats): correlation_matrix 修硬 bug，两处 pyright 报错按坑 8/10 正经修（无 ignore） 
用户报的是"63 行 p 值赋值报错"。查下来：63 行运行完全正常（p 是 np.float64），
pyright 那条是 scipy 存根的缺陷。但顺着看发现了真正跑不起来的第 41 行。

correlation_matrix:
- 硬 bug: `if numeric_cols == 0` 拿 Index 和标量比 -> 得到布尔数组。
  0 列时静默不报错、1 列时碰巧能跑、>=2 列直接 ValueError 崩（而 >=2 列正是常见情况）。
  改成 len(numeric_cols) == 0，并加回归用例
- pyright 两处报错都不是运行时问题，且一处 # type: ignore 都没挂:
  - data[numeric_cols] 是坑 8 的 DataFrame | Series 重载 -> cast 收窄
  - `_, p = stats.pearsonr(...)` 解包退化成 object（scipy 的返回值是 _make_tuple_bunch
    运行时拼的类，存根里没有 pvalue）-> 新增 _pvalue(result: Any) -> float 小助手统一取，
    后面 t_test / anova / chi_square_test 可复用
- method 校验提到最前；add_stars 的 elif 链改 if；清掉 3 条 F541 与 1 条 I001，ruff 归零
- 顺带记录两处待定：对角线被标了 ***；含 NaN 时 corr 成对删失而 pearsonr 不删，r 与 p 对不上

tests:
- test_correlation_matrix_diagonal_is_one 由 skip 改成 xfail(strict=False)（决策 30）:
  契约要数值矩阵、实现返回带星标字符串表，口径待拍板
- 新增 2 条：多列数值表能跑通、非法输入报错

验证: pytest 105 passed / 38 skipped / 1 xfail；ruff All checks passed；pyright 0 errors。

docs: STATUS.md（correlation_matrix 进行中 + 决策 40 + 下一步 A/B/C 选项）；CHANGELOG；
      personal-pitfalls 追加第 13 条（Index == 标量 得到布尔数组）；
      docs/04-environment.md 追加坑 10（scipy 检验结果的存根缺陷）
 2026-10-03 14:45:10 +08:00
guzhujushi 6eab0babde feat(data): transform.py 四个函数落地；补 18 条测试、清 5 条 ruff 
实现（用户本人写）：
- normalize（minmax / vector / max，三种都按列）+ feature_range 校验 + 常量列不出 nan
- standardize（按列，ddof 真的传下去）+ 类型守卫
- log_transform（offset=None 时自动取 1 - min(x)，保证 x + offset >= 1）+ 类型守卫
- one_hot_encode（自动识别对象列 / 指定列 / drop_first）
- data/ 下的 L0 至此结清（L0 7/12）

Codex 的轻度修复（不改接口与语义）：
- 清掉 5 条 ruff：RET503 / F541 / RET504 / RET505 / SIM108
- supported_method 与 feature_range 的校验提到 np.asarray 之前（守卫集中开头）
- 修掉说反的报错文案（条件是要求下界 < 上界，原文写"上界必须小于下界"）
- one_hot_encode 自动识别时显式加上 str / string：只写 object 在 pandas 3 上是弃用路径，
  每次调用发 Pandas4Warning，未来会变成"一列都选不中"的静默错误（详见坑 9）

测试：
- 新写 18 条（transform 段），其中两条是把原先挂着的 skip 转为实跑 ——
  normalize / standardize 的实现此前一条测试都没跑到（详见个人易错点 9）
- 82 passed / 40 skipped / 0 xfailed；ruff 0；pyright 0

文档：
- STATUS.md：E 节 + 验证表（122 条用例分布）+ 下一步重写（transform 待定的 4 个口径）+ 决策 34
- docs/04-environment.md：新增坑 9（pandas 3 的 str dtype 与 select_dtypes 弃用路径，含实测对照表）
- docs/dev/personal-pitfalls.md：只追加第 9 条（实现写完但测试还挂 skip，绿灯是假的）
- CHANGELOG.md：本轮变更 + 记录 transform 待定的 4 个口径
 2026-10-02 20:43:03 +08:00
guzhujushi b6dc4bc5a6 feat(data): detect_outliers 收尾（文本列恒 False）+ 补测试与文档 
实现（用户本人写 + Codex 轻度收尾）：
- 统计量（quantile / mean / std）与掩码写入都收窄到数值列，含文本列的赛题表不再崩
- 非数值列在掩码里恒 False（用户定的语义），docstring Notes 补上这条
- 删掉死代码 data=data.copy()：下面的 to_frame()/pd.DataFrame() 本就返回新对象，
  函数全程只读 data，白复制一份；且它排在类型分派之前，会把错误入参的报错
  从 ValueError 变成 AttributeError
- 删掉那行死代码后 pyright 反而暴露 1 个真错：df[Index] 被类型存根当成 Series，
  .std() 于是被判成标量、std.replace(...) 非法。在取列子表处 cast 成 DataFrame
  按运行时真值收窄（详见 docs/04-environment.md 坑 8）

测试：
- test_detect_outliers_survives_text_columns 摘掉 xfail 并加强断言（文本列必须恒 False）
- 新增 test_detect_outliers_all_text_frame_returns_all_false，钉住"整表无数值列"边界
- 58 passed / 2 xfailed  ->  60 passed / 1 xfailed；ruff 0；pyright 0
- 仅剩 1 条 xfail：impute_missing 的 mode 分支就地改调用方的表（要选语义，留给用户）

文档：
- STATUS.md：L0 5/12、验证结果表、下一步重写、新增决策 32（非数值列恒 False）
- docs/04-environment.md：新增坑 8（pandas 存根让 df[Index] 退化成 Series，及三种无效修法）
- docs/dev/personal-pitfalls.md：只追加第 8 条（限制掩码 ≠ 限制统计量）
- CHANGELOG.md：本轮变更
 2026-10-02 15:41:08 +08:00
guzhujushi 97a2f95066 fix(env): 钉死 pyright 的分析目标，修掉"无法解析导入 numpy/pandas" 
现象：编辑器 / pyright 满屏 reportMissingImports，但 .venv 与 conda 环境里
import numpy, pandas 都正常，pytest 也全过。

根因两层：

1. pyright 没配 venvPath / pythonPath 时会去 PATH 上找 python。本机 PATH 上
   唯一的 python 是 agent-tools 的 shim（Codex 运行时，Python 3.14），没有科学栈。
   pyright --verbose 显示它选了 3.14.6，Search paths 里一个 Anaconda 路径都没有。
   注意持久化的 User/Machine PATH 并没有这一项，是 Codex 进程临时注入的——所以
   "我的终端没问题"和"工具有问题"可以同时成立。
2. .venv 是 --system-site-packages 建的，三方包在 D:\anaconda\Lib\site-packages，
   而 pyright / Pylance 不认 pyvenv.cfg 的 include-system-site-packages，
   只去 .venv\Lib\site-packages 找（那里只有 pip）。
   pyright 不读 pyvenv.cfg，但**认 .pth**。

改动：
- pyproject.toml [tool.pyright]：venvPath = "." / venv = ".venv" /
  pythonVersion = "3.13"，并注释了为什么必须写
- scripts/setup-venv.ps1：新增第 [2/4] 步，自动往 .venv 写
  _mcm_base_site_packages.pth 指向该机 base 的 site-packages，换机重建即可
- tests/test_data.py：3 处 isna().all() 断言外面套 bool()（它的类型是
  Series | bool，直接当条件 pyright 报"条件操作数无效"）；
  2 处故意传错类型的用例加 type: ignore[arg-type]

结果：pyright 17 errors -> 0 errors / 0 warnings；pytest 两套环境均
40 passed, 44 skipped；ruff All checks passed；setup-venv.ps1 通过 AST 解析
（纯 ASCII + LF）。

文档：docs/04-environment.md 新增坑 7（含 pyright --verbose 诊断口诀与
VS Code / PyCharm 的操作步骤）、STATUS 决策 29、CHANGELOG。
 2026-10-02 13:36:16 +08:00
guzhujushi 49fd84a2df docs: L0 进度 3/12，记录 zstandard 残骸坑与决策 26/27 
- STATUS.md：本次任务拆成「第一阶段已完成 / 第二阶段进行中」；
  L0 3/12；测试计数改为 39 passed / 44 skipped；
  下一步里写明 io.py 待修的两处（mkdir 早于校验、缺 Raises）
- docs/04-environment.md 坑 6：conda 升级留下的 *.conda_trash 残骸目录会被
  Python 当成 namespace package 导入成功（__file__ 为 None），
  pandas 3.0 因此抛 ImportError: Can't determine version for zstandard
  直接打断 pd.read_csv；含排查方法与「改名禁用」的修法
- docs/dev/personal-pitfalls.md：条目 3（注解与 docstring 打架）复发 +1
- 决策 26：未实现的算法逐条 skip，禁用模块级 pytestmark
- 决策 27：zstandard 残骸改名禁用，不删不重装
- CHANGELOG：补 load_table/save_table 与 Fixed 段
 2026-10-01 23:11:48 +08:00
guzhujushi 5319589dfd chore: 初始化 MCM/ICM Toolkit 仓库骨架 
审查并精简 ChatGPT 的建库建议后落地的第一版骨架，只定接口不写实现。

- 建议审查：14 个包 → 7 个；约 250 个函数 → 约 40 个；5 个 Result 类 → 1 个
  （docs/01-suggestion-review.md）
- docs/：架构、路线图（含永久不做清单）、环境、Git 工作流、函数卡片模板
- src/mcm_toolkit/：core / data / stats / models / solve / decision / viz
  共 23 个模块，均为签名 + docstring + NotImplementedError
- tests/：9 个文件，其中 test_api_surface.py 已通过（20 passed）
- examples/ problems/ notebooks/ figures/ tables/ 骨架
- pyproject.toml（核心依赖 4 个 + 6 组 extras）、environment.yml
- scripts/：setup-venv.ps1（ASCII + LF）、setup-conda.ps1、doctor.ps1
- 环境：.venv（system-site-packages）与 conda 环境 mcm-toolkit 均已建好，
  数值栈版本与 base 完全对齐（numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6，MKL 后端）
 2026-10-01 17:43:48 +08:00