 guzhujushi
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b70a96dd0c
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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`。
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2026-10-03 19:17:22 +08:00 |
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guzhujushi
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c93810ffb1
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fix(core): 补齐 get_rng 类型校验，set_seed 覆盖 numpy 旧全局
get_rng 的"共享单例生成器"设计由用户本人提出，本提交只在其上修 bug。
- random_state 判断从 isinstance(x, int) 放宽到 (int, np.integer)：
np.int64 不是 int 的子类，之前会静默退回全局流、种子被无声忽略
- 非预期类型改成抛 TypeError（含 bool / float / str / list），不再静默降级
- get_rng 签名补上 np.integer 与 Generator，与 docstring 的承诺一致
- set_seed 同时调用 np.random.seed：sklearn / statsmodels 走的是 numpy
旧全局状态，不覆盖它们"提交能重跑"就有洞（带 noqa: NPY002 与理由）
- 测试：TestRandom 由 4 条增到 7 条（np.integer、非法类型、共享生成器推进）
- 新增 docs/dev/personal-pitfalls.md：个人易错点清单，只追加、不通读，
首批记录本轮 4 个点；docs/README.md 补上 05 与该文件的索引
- STATUS.md：L0 进度说明更新，决策 24 改写（共享单例）、新增决策 25
（src/ 实现默认由用户本人写）
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2026-10-01 19:38:59 +08:00 |
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guzhujushi
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658b266614
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feat(core): 实现 get_rng 与 set_seed
L0 第 2 项落地。
- get_rng(int) 固定种子可复现；get_rng(Generator) 原样透传；
get_rng() 跟随 set_seed 设过的全局种子，没设过则交给系统熵源
- set_seed(seed) 除记录 _GLOBAL_SEED 外，还调用 np.random.seed，
让 sklearn / statsmodels 这些走 numpy 旧全局状态的库也能复现；
这是全项目唯一碰旧接口的位置，标注了 noqa: NPY002 与理由
- 已知取舍写进 docstring：同一全局种子下多次 get_rng() 是同一条流
- tests/test_core.py：TestRandom 去掉 skip；把原来那条自证式的
test_set_seed_makes_global_reproducible 换成两条真断言
（不传 random_state 也要可复现、旧全局状态被覆盖）
- STATUS.md：L0 进度 2/12，新增决策 23（允许 set_seed 碰旧接口）
与 24（不做 SeedSequence.spawn 拆分）；CHANGELOG.md 同步
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2026-10-01 19:19:15 +08:00 |
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guzhujushi
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cb96c847dd
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feat(core): 实现 Result 的 __repr__ 与 summary
L0 第 1 项落地。
- __repr__：单行紧凑；data 只给类型与规模（ndarray(100000)），
绝不整数组打印；__repr__ 永不抛异常
- summary()：可直接贴进论文的 Markdown 表格，
行序 success → params.* → metrics.* → extras.*（按插入顺序，不排序），
float 走 .6g，竖线转义，message 以引用行附在表后
- 新增 5 个模块级私有辅助：_fmt_scalar / _fmt_cell / _fmt_mapping /
_describe_data / _truncate
- tests/test_core.py：去掉 test_result_repr_is_readable 的 skip，
并补 3 条行为测试（默认值与失败路径与十万级数组、Markdown 结构、幂等）
- STATUS.md：L0 进度 1/12；新增决策 21（repr 不打印 data 内容）、
22（summary 行序不排序）；CHANGELOG.md 同步
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2026-10-01 18:48:43 +08:00 |
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guzhujushi
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5319589dfd
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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）
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2026-10-01 17:43:48 +08:00 |
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