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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)
MCM/ICM Toolkit
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(clone base,离线)
# 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)
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。
Languages
Python
95.4%
PowerShell
4.6%