guzhujushi
3432bf3e50
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）
MCM/ICM Toolkit
这是我参加美赛时用的学习和准备复用的代码，有需要可以自行克隆和修改。
美赛（MCM/ICM）编程手的竞赛层工具箱： 把比赛中反复手写的代码沉淀成"高频算法自己实现 + 成熟库薄封装 + 统一结果接口"。
不替代 SciPy / scikit-learn / statsmodels / NetworkX / SALib / SymPy。 只做它们到"4 天赛程能用"之间的那一层。
快速开始
# 1) 建环境（两条路选一条）
.\scripts\setup-venv.ps1 # venv，零下载，复用 Anaconda base 的科学栈
.\scripts\setup-conda.ps1 # conda 环境 mcm-toolkit（精准包列表，走代理下载）
# 2) 自检
.\scripts\doctor.ps1
# 3) 激活
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
import mcm_toolkit as mcm
mcm.set_seed(42)
r = mcm.bootstrap_ci(data, statistic=np.median, random_state=42)
print(r.params["low"], r.params["high"])
当前状态（v0.0.1）
本地 git 仓库已初始化（main，首次提交 5319589），远程 Gitea 待配置。
接口已定，实现未填。 所有函数体是 raise NotImplementedError + TODO(L0/L1/v0.2) 标记，
按 docs/03-roadmap.md 的 L0 → L1 顺序填。
目录
| 路径 | 说明 |
|---|---|
src/mcm_toolkit/ |
包源码，7 个子包 |
tests/ |
测试，与包一一对应（测已知解析解，不测实现细节） |
examples/ |
每个模块一个能跑的最小例子 |
problems/ |
历年真题（每做完一题，反向沉淀 1～3 个通用函数） |
notebooks/ |
探索用 |
docs/ |
需求、架构、路线图、环境、规范 |
scripts/ |
环境脚本 |
STATUS.md |
当前进度 |
子包
| 包 | 职责 | 关键函数 |
|---|---|---|
core |
基础设施 | Result get_rng check_* |
data |
读 / 洗 / 变换 / 采样 | load_table detect_outliers normalize |
stats |
描述 / 推断 / bootstrap | describe bootstrap_ci fit_distribution |
models |
回归 / 时序 / ML | fit_linear fit_arima compare_models |
solve |
优化 / 模拟 / 敏感性 | monte_carlo simulated_annealing sobol_analyze |
decision |
评价决策 | entropy_weights ahp_weights topsis gm11 |
viz |
出图出表 | plot save_figure save_table |
文档
开始动手前请先读 docs/01-suggestion-review.md—— 它记录了"为什么最终结构是这样"，以及明确不做什么。
许可
MIT，见 LICENSE。