guzhujushi
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实现收尾（Codex 代写，用户授权）： - impute_missing 的 mode 分支改为返回新表（原先就地改调用方的 DataFrame，另外四支都返回新对象） - detect_outliers 补入参类型校验（§4.7：非法类型抛 TypeError，不静默兜底）： 接受 DataFrame / Series / list / tuple / ndarray；tuple 同时补进 is_ld_array； dict 不再被接受（以前靠 pd.DataFrame() 碰巧能过，见决策 33） 测试： - 摘掉最后一条 xfail（mode 就地改）并加强断言 - 新增 3 条：非法类型抛 TypeError、元组按一维数组型处理、全 NaN 列与单元素列不抛异常 - 64 passed / 42 skipped / 0 xfailed（xfail 清零，7 条契约全部转正）；ruff 0；pyright 0 文档： - 新增 docs/algorithms/detect_outliers.md —— 第一张 S 档函数卡片（roadmap 要求约 15 张） 除模板九节外多记三条判断：为什么不返回 Result、非数值列恒 False 的两条备选路各错在哪、 ddof 口径与 stats.zscore 不一致（前者 1、后者 0，小样本差一成） - 新增 examples/01_clean_and_describe.py —— 六个 data 函数的最小用法，实测跑通（exit 0） - STATUS.md：E 节收尾、验证结果表、下一步重写（transform/standardize 的待定项）、决策 33 - CHANGELOG.md：把 [Unreleased] 里重复 7 次的 Added/Changed 小节合并成 Added/Changed/Notes； 并修掉上轮遗留的缺陷 —— pyright 那条 bullet 的开头被吞掉，半句挂在 ruff 那条后面
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。