guzhujushi
4552aee41c
不是编辑器误报：pyright CLI 与 pytest 都能复现（修前 7 failed / 75 passed），
所以一行 # type: ignore 都没加。
- 输入白名单漏了 pd.DataFrame -> standardize/log_transform 直接 TypeError，
函数体里的 is_df 分支全是死代码；统一成模块级 _NUMERIC_TYPES 并前置到 np.asarray 之前
- normalize 三个 method 分支互相覆盖（minmax/vector 的结果被末尾无条件的 x/max 冲掉，
实际三种 method 都只走 max），改成 if/elif/else
- one_hot_encode 按 data.columns 重包一层 DataFrame -> 哑变量列名对不上，编码列整列丢失，
改为直接返回 get_dummies 的结果
- log_transform 的 offset 守卫写反（offset > 0 就抛错，恰好拒掉唯一合法用例），
改为校验定义域前提 min(x) + offset > 0；offset=0 对全正数据合法
- 四个函数 docstring 按 docs/02-architecture.md 4.7 补齐 Parameters/Returns/Raises
- ruff 4 条 RET505 清掉；pyright 2 errors -> 0；测试 82 passed / 40 skipped
docs: STATUS.md L0 进度 7/12 + 决策 35；CHANGELOG 记录本轮回归与修复；
personal-pitfalls 追加第 10 条（把真报错当成编辑器误报）
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。