MCM-ICM_Toolkit/CHANGELOG.md

更新日志

格式参考 Keep a Changelog， 版本号参考 语义化版本。

[Unreleased]

Added

• 仓库骨架：src/mcm_toolkit/ 7 个包（core / data / stats / models / solve / decision / viz）

• 顶层 __init__.py 只导出 7 个子包 + 8 个快捷函数，__all__ 即公开 API 清单

• core.Result：唯一的结果对象（替代原建议里的 5 个 Result 类）

• docs/01-suggestion-review.md：对 ChatGPT 建库建议的审查与精简（14 包 → 7 包，~250 函数 → ~40）

• docs/02-architecture.md：包边界、Result / RNG / fit-predict-score 协议、依赖分层

• docs/03-roadmap.md：L0/L1/L2 分级 + 永久不做清单

• docs/04-environment.md：conda / venv 配置与三个已踩的坑

• docs/dev/function-card-template.md：S 档算法的函数卡片模板

• .venv（基于 Anaconda base，--system-site-packages）+ 可编辑安装 —— 10.5 MB，离线可用

• conda 环境 mcm-toolkit（D:\anaconda\envs\mcm-toolkit）—— Python 3.13.15，含 SALib / pymoo / pyright

• scripts/setup-conda.ps1 / scripts/setup-venv.ps1 / scripts/doctor.ps1

• environment.yml：需联网时的精确复现方案

• pyproject.toml：核心依赖只 4 个，其余走 extras

• docs/02-architecture.md §4.7「类型约定」：注解要写全、numpy 标量的判断写法、 非法类型必须抛 TypeError。配套在 docs/03-roadmap.md 的开发纪律里加了指针。

• docs/dev/personal-pitfalls.md：个人易错点清单，只追加、不通读

• data.clean：四个函数落地（由用户本人实现）——clean_missing（L0 第 4 项）、 impute_missing / detect_outliers / winsorize（原属 L1，顺手写了）。

• tests/test_data.py：新增 13 条 clean 行为测试，覆盖 clean_missing 的阈值语义与轴向、 impute_missing 的 mean/ffill/mode 与全 NaN 列、winsorize 的分位点与异常类型。

• tests/test_data.py：另加 7 条 xfail，把已知但未修的契约钉在测试报告里（见 Notes）。

• docs/algorithms/detect_outliers.md：第一张 S 档函数卡片（roadmap §3.1 要求 约 15 张，这是第 1 张）。除模板九节外，额外记了三条容易踩的判断：为什么不返回 Result、 非数值列恒 False 的两条备选路各错在哪、以及 ddof 口径与 stats.zscore 不一致。

• examples/01_clean_and_describe.py：load_table / save_table / clean_missing / impute_missing / detect_outliers / winsorize 六个函数的最小用法，实测跑通（exit 0）； 末尾留 TODO(L0) 等 stats.describe。

• tests/test_data.py：data 的 transform 段 18 条用例 —— normalize 的三种 method、 feature_range 区间与两条校验、常量列不出 nan、docstring 那个 Examples 的精确值、按列语义； standardize 的按列与 ddof（用解析关系钉住：ddof=1 时结果的 std = sqrt((n-1)/n)）； log_transform 的定义域平移；one_hot_encode 的自动识别、drop_first、列不存在报错。 其中两条是把原先挂着的 skip 转为实跑（见坑 9 / 个人易错点 9）。

• tests/test_stats.py：新写 20 条用例 —— describe 的方向约定（行 = 指标、列 = 变量）、 missing / missing_ratio / skewness / kurtosis 四行不能是 NaN、非数值列自动跳过、 接受 ndarray / list / Series、加权均值与加权标准差对照手算公式、5 种非法 weights； zscore 的手算对照 / 按列 / 常量列 / 非法类型；coefficient_of_variation 的手算对照、 单列 DataFrame、均值为 0 抛 ValueError、空数组与二维输入。

• examples/01_clean_and_describe.py：填掉末尾的 TODO(L0)，加一段 describe 输出（实测 exit 0）。

Added

• stats.correlation_pvalues / stats.correlation_table：correlation_matrix 的伴随函数 （方案 A，用户 2026-10-03 拍板，见决策 41）—— correlation_matrix 只返回数值矩阵；correlation_pvalues 给数值 p 值矩阵、 correlation_table 给"系数 + 显著性星标"的论文表格。 三者共用 _check_corr_args 入参守卫与成对删缺失口径，correlation_table 在最外层调另外两个。

Changed

• core.get_rng / core.set_seed：实现（L0 第 2 项）。get_rng 收 int / np.integer / Generator / None，其余类型抛 TypeError；无参调用复用同一个会推进的共享生成器。 set_seed 同时覆盖 numpy 旧全局状态，让 sklearn / statsmodels 也可复现。

• core.Result：补上 __repr__ 与 summary() 实现（L0 第 1 项落地）。 repr 紧凑单行且不打印 data 内容；summary() 输出可直接贴进论文的 Markdown 表格。

• data.load_table：实现（L0 第 3 项）。按扩展名分派 .csv / .xlsx / .xls； .csv 默认做编码探测（utf-8 → utf-8-sig → gbk → gb18030），显式传 encoding= 时不再探测； na_values 默认吃下空串 / NA / N/A / #N/A / null / -。

• data.save_table：实现（原属 L1，顺手落地）。按扩展名分派，父目录不存在时自动创建， 返回实际写入的 Path。

• data.load_table / data.save_table：docstring 补 Parameters / Raises （docs/02-architecture.md §4.7 对每个公开函数的硬要求）。

• data.load_table 的返回注解 Any → pd.DataFrame，与 docstring 的承诺对齐。

• data.clean：docstring 按 docs/02-architecture.md §4.7 补全 Parameters / Returns / Raises （Codex 代写，与 io.py 同一套 numpydoc 格式）。

• data.clean：ruff 从 6 条清到 1 条——导入分组（I001）、elif 链改 if 加末尾无条件 return （RET505 / RET503）、去掉多余 f 前缀（F541）、删掉只会被覆盖的 mask 初始化（死代码）、 去掉行尾空白（W293）。

• pyright 报"无法解析导入 numpy / pandas"（17 errors）的原因：分析器会去 PATH 上找 python， 本机 PATH 上只有 Codex 运行时的 3.14 shim（无科学栈），且 pyright 不认 pyvenv.cfg 的 include-system-site-packages。 改为 [tool.pyright] 指定 venvPath = "." / venv = ".venv" / pythonVersion = "3.13"，并让 scripts/setup-venv.ps1 往 .venv 里写一个 指向 base site-packages 的 .pth。pyright 17 errors → 0。 详见 docs/04-environment.md 坑 7。

• tests/test_data.py：df["b"].isna().all() 的类型是 Series | bool， 直接当断言条件 pyright 会报"条件操作数无效"，外面套 bool()； 两条故意传错类型的用例加 # type: ignore[arg-type]。

• data.save_table 的后缀校验排在 path.parent.mkdir(...) 之后，传 .txt 会先留下一个 空目录再抛 ValueError。改为先校验、后副作用，并加回归测试。

• data/io.py 里 __all__ 与下一个 def 之间只有 1 个空行（PEP 8 要 2 个）。

• tests/test_data.py 顶上的模块级 pytestmark = pytest.mark.skip(...) 会连带跳过同文件里 已经写好的函数，导致 load_table 零覆盖。改为逐条 skip 未实现的算法，并补 8 条 io 测试 （编码探测、NA 归一、后缀校验、缺文件报错、往返读写、类型校验）。测试数 31 → 39 passed。

• conda base 里 zstandard 的 *.conda_trash 残骸目录被 Python 当成 namespace package 导入， 使 .venv（= base）的 pd.read_csv 抛 ImportError: Can't determine version for zstandard。 已把残骸目录改名禁用（可逆，未删除），详见 docs/04-environment.md 坑 6。

• data.clean 第二轮审查（2026-10-02），Codex 直接修掉 4 处轻度问题： winsorize(Series) 因 select_dtypes 在 Series 上不存在而直接崩（Series 分支提到最前， 并加数值 dtype 守卫）；winsorize 的 data.quantile() 改为只在数值列上算 （文本列不再崩，与已有的 numeric_cols 判断对齐）；删掉 detect_outliers 里已成空操作的 df = pd.DataFrame(data)（数据在更早处就转过了，顺手去掉 df 这个别名）； 清掉行尾空白（W293）、函数体内的连续空行，并把 clean_missing 的嵌套 if 合并 （SIM102，ruff 最后 1 条）。ruff 1 error → All checks passed，pyright 仍 0。

• tests/test_data.py：5 条 xfail 经 XPASS 信号确认已修好，摘掉 mark 转正式用例 （detect_outliers 的 4 条 + winsorize 混合类型 1 条）。测试 53 passed / 7 xfailed → 58 passed / 2 xfailed。

• CHANGELOG.md：[Unreleased] 里有一句被重复追加撑坏 （"…删掉它即全绿。：分析器会去 PATH 上找 python，"），已修。

• data.detect_outliers 收尾（2026-10-02，由用户本人实现）：统计量（quantile / mean / std）与掩码写入都收窄到数值列，含文本列的赛题表不再崩； 非数值列在掩码里恒 False（用户本人定的语义，见决策 32）。docstring Notes 补上这条语义。

• data.detect_outliers 里 data=data.copy() 是死代码：下面的 to_frame() / pd.DataFrame() 本来就返回新对象，函数全程也没原地改过 data，白白复制一份数据；而且它排在类型分派 之前，会把错误入参的报错从 ValueError 变成 AttributeError。已删。

• data.detect_outliers：删掉那行死代码后 pyright 反而报了 1 个真错 —— df[Index] 被类型存根当成 Series，.std() 于是被判成标量、std.replace(...) 非法。 在取列子表处用 cast(pd.DataFrame, ...) 按运行时真值收窄。详见 docs/04-environment.md 坑 8。

• tests/test_data.py：test_detect_outliers_survives_text_columns 摘掉 xfail 并加强断言 （文本列必须恒 False）；新增 test_detect_outliers_all_text_frame_returns_all_false 钉住"整表没有数值列"这条边界。测试 58 passed / 2 xfailed → 60 passed / 1 xfailed。

• docs/dev/personal-pitfalls.md：追加第 8 条（限制掩码 ≠ 限制统计量）。

• data.impute_missing 的 mode 分支改为返回新表（原先 data[col] = ... 会就地改调用方的 DataFrame，另外四支都返回新对象）。最后一条 xfail 随之转正，测试里 xfail 清零。

• data.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， 与 list 同等对待；dict 不再被接受（以前靠 pd.DataFrame() 碰巧能过，见决策 33）。

• tests/test_data.py：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）。 测试 60 passed / 1 xfailed → 64 passed / 0 xfailed。

• data.transform 四个函数实现（由用户本人写）：normalize（minmax / vector / max，均按列）、 standardize（按列，ddof 真的传下去）、log_transform（offset=None 时自动取 1 - min(x)）、 one_hot_encode。data/ 下的 L0 至此结清。

• data.transform：Codex 清掉 5 条 ruff —— RET503（normalize 末尾缺无条件 return）、 F541（无占位符的 f-string）、RET504（多余的 result 中转）、RET505（return 后的 elif）、 SIM108（log_transform 的 if/else 改三元）。

• data.transform.normalize：supported_method 与 feature_range 的校验提到 np.asarray 之前 （§4.7 的"守卫集中在开头"）；并修掉说反的报错文案 —— 条件是要求下界 < 上界， 原文却写"上界必须小于下界"，且 TypeError 那条用了无占位符 f-string。

• data.transform.one_hot_encode：自动识别类别列时显式加上 'str' / 'string'。 原来只写 ['object', 'category']，在 pandas 3 上是已弃用路径（每次调用发 Pandas4Warning）， 未来会变成一列都选不中的静默错误。详见坑 9。

• 测试计数：64 passed → 82 passed（新增 18 条，另两条 skip 转为实跑），skip 42 → 40。

• data.transform：修掉上一版引入的 3 处真 bug（Codex 代修，用户授权"报错顺手修掉"）。 症状是 7 条测试变红 + pyright 在 transform.py:105 / :133 报 reportArgumentType。 这不是编辑器误报 —— pyright CLI 与 pytest 都能复现，所以一行 # type: ignore 都没加：

  • 输入白名单漏了 pd.DataFrame：standardize(df) / log_transform(df) 抛 TypeError， 函数体里的 is_df 分支全是死代码。白名单统一成模块级 _NUMERIC_TYPES 并移到 np.asarray 之前。
  • normalize 的三个 method 分支互相覆盖：minmax / vector 算完的结果被末尾无条件的 x / max 冲掉，三种 method 实际都只走 max（test_normalize_* 5 条因此变红）。改成 if / elif / else。
  • one_hot_encode 把 get_dummies 的结果按 data.columns 重包一层 DataFrame： 哑变量列名（city_A）与原列名（city）对不上 → 编码列被整列丢掉。改为直接返回 get_dummies 结果。
  • log_transform 的 offset 守卫条件写反（offset > 0 就抛错，恰好把唯一合法用例拒掉）， 改为校验定义域前提 min(x) + offset > 0；offset=0 对全正数据合法（见决策 35）。

• data.transform 四个函数的 docstring 按 docs/02-architecture.md §4.7 补齐 Parameters / Returns / Raises（Codex 代写，与 io.py / clean.py 同一套 numpydoc 格式）， 并把常量列行为（决策 34）写进 Notes。

• data.transform：口径定稿后 ruff 剩的 4 条 RET505（return 后的 elif）一并清掉 —— All checks passed；pyright 2 errors → 0 errors；测试 7 failed / 75 passed → 82 passed / 40 skipped。

• stats.describe：实现落地（由用户本人写，Codex 审查 + 代修），并修掉一个静默 bug —— df_num.describe().T 把表转反了（行 = 变量、列 = 指标），而 docstring 与 test_describe_reports_expected_keys 定的是"行 = 指标、列 = 变量"。 转置后 .loc[指标名] = <按变量索引的 Series> 与列名零交集，pandas 不报错， 直接把这四行（missing / missing_ratio / skewness / kurtosis）整行填成 NaN； weights 分支则报 cannot set a row with mismatched columns。去掉 .T 一处修好三件事。 另补 median 行（pandas 只有 50%，测试契约定的是 median）、入参放宽到 list / tuple / ndarray（00_quickstart.py 传的就是 ndarray）、 weights 校验补齐（维度 / 长度 / NaN / 负值 / 和为 0，原先和为 0 时裸抛 ZeroDivisionError）、 docstring 按 §4.7 补 Parameters / Returns / Raises。

• stats.zscore：修 RET505；docstring 按 §4.7 补齐；DataFrame 取列处按坑 8 用 cast 收窄 （pyright 的 DataFrame | Series 重载）。

• stats.coefficient_of_variation：均值为 0 由 TypeError 改为 ValueError （那是取值问题不是类型问题，§4.7）；空数组提前抛 ValueError（原先静默返回 nan + RuntimeWarning）； 报错文案里"异变系数"的错别字与 "N 维数组" 改为 "N 列"。

• stats.coefficient_of_variation：分母由 mean 改为 |mean|（用户本人改的，决策 38）—— 均值为负时 σ/μ 会给出负值，容易被读成"波动更小"；现在 CV 恒非负。docstring 的 Notes 同步， 并加一条测试钉住"均值为负时 CV 仍为正"。

• tests/test_stats.py：去掉模块级 pytestmark = pytest.mark.skip —— 它把该文件 6 条测试 全部跳过（包括已经实现好的 describe），正是决策 26 要禁的写法：实现零覆盖而测试全绿。 改为逐条 skip 未实现的 5 条。

• 测试计数：82 passed / 40 skipped → 103 passed / 39 skipped（新增 21 条）； ruff 7 error → All checks passed；pyright 1 error → 0。

• stats.correlation_matrix：实现落地（由用户本人写，Codex 审查 + 代修），修掉一个硬 bug —— if numeric_cols == 0: 拿 Index 和标量比，得到的是布尔数组：0 列时静默不报错、 1 列时碰巧能跑、≥2 列直接 ValueError: The truth value of an array ... is ambiguous —— 而"≥2 个数值列"正是最常见的情况，等于整个函数不可用。改成 len(numeric_cols) == 0， 并加回归用例（见易错点 13）。

• stats.correlation_matrix：pyright 的两处报错都不是运行时问题，也都没挂 # type: ignore —— data[numeric_cols] 是坑 8 的 DataFrame | Series 重载（cast 收窄）； _, p = stats.pearsonr(...) 解包后会退化成 object（scipy 的返回值是 _make_tuple_bunch 在运行时拼的类，存根里看不到 pvalue）。新增 _pvalue(result: Any) -> float 小助手统一取 p 值， 后面 t_test / anova / chi_square_test 可复用（见 docs/04-environment.md 坑 10、决策 40）。

• stats.correlation_matrix：method 校验提到最前（守卫集中开头）；add_stars 的 elif 链改 if （RET505）；清掉 3 条 F541 与 1 条 I001（import 未排序）—— ruff 归零。

• tests/test_stats.py：test_correlation_matrix_diagonal_is_one 由 skip 改成 xfail(strict=False) （决策 30）—— 契约要数值矩阵，实现返回带星标的字符串表，口径待拍板； 另新增 2 条（多列数值表能跑通、非法输入报错）。

• 测试计数：103 passed / 39 skipped → 105 passed / 38 skipped / 1 xfail。

• stats.correlation_matrix：按方案 A 拆开 —— 只返回数值矩阵，不再返回带星标的字符串表。 字符串表做不了后续计算（挑高相关对、喂聚类 / PCA、画热力图），而反过来随时能格式化； 一旦返回字符串，数值信息不可逆地丢失（见易错点 14）。

• stats.correlation_pvalues：对角线由 0.0 改成 NaN —— 写成 0 会被下游读成"极显著"， 而"自己和自己相关"根本没有 p 值可言。

• stats.correlation_pvalues：p 值与 r 现在用同一批观测 —— 先成对 dropna() 再算， 并同样尊重 min_periods（不足给 NaN）。此前 corr 是成对删缺失、pearsonr 不删， 两者基于不同的样本量，r 和 p 对不上。

• stats.correlation_pvalues：只算上三角再镜像到对称位置（成对变量的 p 天然对称）， 省掉一半重复计算。

• tests/test_stats.py：test_correlation_matrix_diagonal_is_one 摘掉 xfail 转正； 新增 8 条（数值性 + 对称性、非数值列跳过、p 值对照解析式 t = r·sqrt((n-2)/(1-r²))、 对角线 NaN、成对删缺失口径、min_periods、对角线无星标、表格与数值输出一致）。

• 测试计数：105 passed / 38 skipped / 1 xfail → 114 passed / 38 skipped / 0 xfail。

Notes

• detect_outliers 原有的三个 bug 加一处设计空白已全部收口：threshold 范围校验挪进 clean_missing、is_series / is_ld_array 提到类型转换之前、统计量与掩码都限制在数值列、 非数值列恒 False（决策 32）、入参类型校验补上（决策 33）。 S 档卡片与 examples/ 用法也已落地 —— detect_outliers 这条线结清。
• transform.py 的 4 个口径已全部收口：① 三个函数共用 _NUMERIC_TYPES 白名单（含 DataFrame）； ② 全部接受 DataFrame 且保持"DataFrame 进 DataFrame 出"；③ 显式 offset 按定义域校验 （min(x) + offset > 0，见决策 35，待用户确认）；④ 常量列行为写进 docstring 的 Notes； 另外 Parameters / Returns / Raises 已按 §4.7 补齐。
• 新增易错点第 10 条：把真报错当成"编辑器误报" —— 红线先跑 CLI 与 pytest 再判断（docs/dev/personal-pitfalls.md）。
• stats 这条线开工了：describe 落地，填掉 examples/01_clean_and_describe.py 的 TODO(L0)； correlation_matrix 功能上也能跑了（硬 bug 已修）。
• correlation_matrix 的返回契约已按方案 A 定案（决策 41）：数值归 correlation_matrix、 p 值归 correlation_pvalues、星标表归 correlation_table。对角线不带星、p 与 r 同批观测两条也一并修掉。
• correlation_matrix 仍只收 DataFrame（describe / zscore / transform 都收 ndarray）—— 要不要放开由用户决定，记在 STATUS.md「下一步」第 5 条。
• 三处口径已拍板（2026-10-03）：log_transform 的 offset 维持现状（决策 35）； describe / zscore 默认丢掉非数值列、与 detect_outliers 的"保留列"刻意不统一（决策 37）； 变异系数改用 σ/|μ|（决策 38）。另立决策 39 明确分工：语义口径用户拍板、工程事务 Codex 顺手补。
• 已实现函数的 examples/ 最小用法仍不全：00_quickstart.py 要等 bootstrap_ci / viz， Result 的用法届时并进去。
• 已知缺口：
• 除 core.Result、core.get_rng、core.set_seed、data.load_table、data.save_table 外，其余函数体尚未实现（统一 raise NotImplementedError + TODO(L0/L1/v0.2) 标记）。 这是刻意的：先定接口，再按 docs/03-roadmap.md 的 L0 → L1 顺序填实现。
• 已知缺口：SALib（Sobol/Morris）、pymoo、pyright 已装进 conda 环境 mcm-toolkit，.venv 里没有。

Fixed

• stats.confidence_interval：修掉一个会给出错误数字的硬 bug —— 原码返回 (float(min(0.0, lower)), float(max(upper, 1.0)))，min / max 的参数写反（下界被钉死成 0.0）， 而且无条件把区间夹到 [0, 1]。实测 confidence_interval(rng.normal(170, 8, 50), method="t") 的下界是 0.0（正确是 171.0 ± 2.1）；confidence=1.5 被夹成 (0.0, nan) 而不报错。 现在只有 proportion 夹到 [0, 1]（决策 42），normal / t 直接返回 mean ± z|t·se； method 非法改抛 ValueError、confidence 按 (0, 1) 开区间校验、样本量 < 2 抛 ValueError。
• stats.confidence_interval 的入参曾只收 DataFrame，而 docstring 的 Examples 传 list、 L0 用例传 ndarray —— 两条都会 TypeError。现放宽到 list / tuple / ndarray / Series / DataFrame。

Added

• stats.inference._statistic(result: Any) -> float 助手，与 _pvalue 成对（决策 43）。 scipy 的 TtestResult 与 PearsonRResult 同源，都是 _make_tuple_bunch 运行时拼的类， 存根里 .statistic / .pvalue 都看不到。用户报告的 t_test 「307 / 308 两行报错」即此， 不是真 bug（探针实测 TtestResult(statistic=3.873, pvalue=0.0305)，运行时完全正常）； 换成助手后 pyright 归零，一行 # type: ignore 都没挂。见 docs/04-environment.md 坑 10。
• stats.t_test（L1 提前落地）：docstring 补齐 Parameters / Returns / Raises / Notes； _clean_data 改用 isinstance(data, pd.DataFrame) 收窄（坑 8 的 cast）；alpha 开区间校验； df 按 Welch–Satterthwaite / pooled / paired 分别给。
• tests/test_stats.py：+10 条（36 → 46），含把原先挂着 skip 的 test_confidence_interval_matches_scipy 转正。对照一律用解析式（z 公式、Welch df 公式、 t = (mean − value)/(s/√n)），不拿实现对自己。
• docs/dev/personal-pitfalls.md：新增第 15 条「区间被无条件夹到 [0, 1]，且 min / max 参数写反」； 并把停在 6 号就没人管的索引表补齐到 15（只补索引，正文一个字没动）。
• docs/04-environment.md：坑 10 扩写成 pvalue / statistic 两条；顺手修掉残留的 [FENCE] 代码围栏占位符与一处重复的 ---。

Changed

• STATUS.md：L0 记为 9/12（另 L1 的 confidence_interval / t_test 提前落地）； 校正测试数为 162 条 / 125 passed / 37 skipped；新增决策 42 / 43；「下一步」列出 t_test 待用户拍板的 4 个口径（单样本结论文案、paired 的 NaN 对齐、value 被静默忽略、 DataFrame 摊平多列）—— 按决策 39，Codex 只列选项、不代选。

Added

• core.validate.as_array：所有收数值函数的统一入口（决策 44）。 一次做完"类型白名单 + 转 ndarray + 报告原来是什么容器"，返回 (arr, kind)， kind 是 "frame" / "series" / "array"。还原不代做 —— 调用方按 kind 手写， 因为 describe / correlation_* / confidence_interval / t_test 的输出天生与输入不同形。 入口三条硬规矩：numeric_only 按"输出是否与输入同形"选、默认绝不摊平（要摊平显式 ndim=1）、 不删缺失值（删缺失是各函数的语义）。见 docs/02-architecture.md §4.8。

Changed

• 入口去重：normalize / standardize / log_transform / zscore / confidence_interval / t_test 六处各自手抄的 isinstance(x, pd.DataFrame) / select_dtypes / np.asarray 全部删掉， 各只剩 1 行 as_array(...)；data/transform.py 的 _NUMERIC_TYPES 白名单连同 3 份副本一起删除。 原来这类判断散在 5 个文件 31 处。
• data.transform 的 normalize / standardize / log_transform 走 numeric_only=False： 它们的输出必须与输入同形，跳过非数值列会让返回的表少列、对不上原表。
• 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。
• 测试：tests/test_core.py 新增 TestAsArray 8 条（五种容器的 kind、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（zscore 保住 Series 的 index 与 name）。全量 171 条 / 134 passed / 37 skipped。
• docs/02-architecture.md：新增 §4.8「入口只有一个：core.validate.as_array」； 目录树里 validate.py 补上 as_array。
• docs/dev/personal-pitfalls.md：新增第 16 条「同一段入口转换抄了 N 遍，还当它是约定」，索引补齐到 16。

Fixed

• normalize(含文本列的表) 等"容器对、内容转不成 float"的情况，错误类型由 numpy 的 ValueError 统一收成 TypeError（决策 45，Codex 代选、待用户确认）—— 与 t_test / confidence_interval 已经写进 docstring 的口径一致。

Added

• stats.bootstrap_ci（L0 第 10 项，S 档，实现由用户本人写）：百分位法 bootstrap 置信区间， statistic 可以是任意 f(sample) -> float（默认 np.mean）。返回 Result， params = {estimate, low, high, confidence, n_resamples}、metrics.statistic_name。 重采样按块处理（batch_size=1000），不落地 B × n 整矩阵。
• docs/algorithms/bootstrap_ci.md：第 2 张 S 档函数卡片。除模板九节外，记了一条非平凡性质 —— 统计量有上界时百分位区间会塌到上界（极差的重采样值永远 ≤ 原样本极差，实测 high == estimate）， 以及 5 个待拍板口径。docs/algorithms/README.md 的进度表同步打勾。

Fixed

• bootstrap_ci 的 random_state=None 分支原来另开 np.random.default_rng()，绕过了 core.get_rng —— 与决策 24 冲突：set_seed 对它无效、区间不可复现。改成无条件 get_rng(random_state)（决策 46）。
• bootstrap_ci 的 metrics["statistic_name"]：hasattr(statistic, "__name__") 判不出 lambda —— lambda 的 __name__ 恒为 "<lambda>"，于是 else "custom" 是死代码，自定义统计量拿不到 "custom"。 改成 getattr(f, "__name__", None) 再判 name in (None, "<lambda>")（易错点 17）。
• bootstrap_ci 的 docstring 补齐 Parameters / Returns / Raises（§4.7），并如实写明 method="bca" 尚未实现（此前 docstring 承诺支持、实现却抛 NotImplementedError）。

Changed

• tests/test_stats.py：摘掉 3 条 skip（等 bootstrap_ci 的那 3 条），并新增 6 条断言 —— estimate 等于原样本统计量、confidence 单调性、五种容器结果一致、自定义 lambda 走回退分支、 不给种子时跟随 set_seed、非法/未实现 method。bootstrap 段共 9 条。 全量 177 条：143 passed / 34 skipped；ruff 0，pyright 0。
• docs/dev/personal-pitfalls.md：第 9 条「实现写完了测试还挂着 skip」复发 +1（这次是 bootstrap_ci —— 实现写完、3 条测试仍挂 skip、全量照样全绿）；新增第 17 条「hasattr(f, "__name__") 挡不住 lambda， else 分支是死代码」；索引补到 17。
• STATUS.md：E 节记 bootstrap_ci（L0 10/12），决策 46，「下一步」改写并新增第 8 条列 5 个待拍板口径。

Changed

• tests/test_solve.py：模块级 pytestmark = pytest.mark.skip(...) 拆成 9 条逐条 @pytest.mark.skip(reason=_NOT_IMPLEMENTED) —— 模块级 skip 会把整个文件吞掉（决策 26、易错点 9）。 用例数与跳过数不变（177 收集 / 143 passed / 34 skipped），仅粒度变细。
• STATUS.md：新增分工硬规矩（决策 47） —— 算法一律由用户本人写（即便用户改口也不代写）、 工程事务由 Codex 写；L0 计数 9/12 → 10/12；「下一步」新增「⭐ 明天从这里开始」区块 （monte_carlo 的契约 / 向量化要求 / 三条测试建议 / 卡片路径 / 一个待拍板口径）； 验证结果里的 skip 说明由 37 条订正为 34 条。

Added

• solve.monte_carlo 落地（L0 第 11 项，S 档，实现由用户本人写）：向量化"采样 → 仿真 → 汇总"， 返回 Result（8 个 metrics：mean / std / median / p05 / p95 / ci_low / ci_high），随机数无条件走 get_rng。 配套 tests/test_solve.py 10 条测试（含"simulator 只被调用一次"这条可执行的向量化断言）。

Fixed

• monte_carlo 的布尔结果此前让 np.std 在 numpy 2 里抛 numpy boolean subtract ... is not supported， 整个函数判失败 —— 而"事件是否发生"是 MC 最常见的用法。入口改为 np.asarray(..., dtype=float)（布尔按 0/1 统计）； 字符串结果也从"ufunc isnan 不支持"变成可读的 could not convert string to float。由行为探针挖出。
• monte_carlo 的 docstring Examples 跑不通：原采样器返回标量，实测 success=False （"simulator 返回的结果数量(1)必须与模拟次数 n(1000)一致"）；改成向量化写法。
• monte_carlo 的 ruff 三条（I001 合并同源 import、F541 空 f-string ×2）、success= True 的空格、 失败文案"重采样" → "模拟"（从 bootstrap_ci 抄过来忘改）。

Changed

• monte_carlo 按 §4.7 收严 n：np.int64 不再被误拒（注解放宽为 int | np.integer）； n=True / 浮点 n 抛 TypeError；n<=0 抛 ValueError。
• 用户第二轮改的三处口径（决策 48）：批量大小改由实现传 sampler(rng, size=n)；结果含 NaN 判 success=False； np.std 显式 ddof=0。docstring 同步改写（sampler 契约、Raises、Notes 的 NaN 口径）。
• STATUS.md：L0 10/12 → 11/12，新增决策 48；验证计数更新为 187 收集 / 153 passed / 34 skipped。

Changed

• 工作约定收窄（决策 49）：入口没收紧 / 少考虑情况 / 不符合简单原则这三类改动交回用户本人写， Codex 只报告 + 列选项（判据：这处改动要不要"想一下才对"）。决策 47 里"入口 / 校验重构归 Codex"的部分作废。
• docs/dev/personal-pitfalls.md：新增 第 18 / 19 / 20 条（入口校验没照 §4.7 清单逐条过 / 只想着主路径那种值 / "不简单"的信号是同一个信息要写两遍），第 1 条（类型判断只写 int）复发 +1，索引补到 20。
• STATUS.md：新增决策 49 与两个待拍板小口径（random_state 注解是否全项目对齐、std 的 ddof 是否统一）。

Added

• solve.monte_carlo_probability 落地（L1，S 档，实现由用户本人写）：向量化 event(batch) -> bool 数组， 返回 Result（probability / ci_low / ci_high / std_error），区间是 Wald 区间并夹在 [0, 1]（沿用决策 42 口径）。 tests/test_solve.py 新增 5 条 + 摘掉 2 条 skip（实现已写完却还挂着，易错点 9），solve 段共 24 条。

Fixed

• monte_carlo_probability 的 docstring Examples 跑不通：原采样器返回标量，实测 success=False （"event 返回的结果数量(1)必须与模拟次数 n(2000)一致"）；改成批量采样写法并实测通过。
• monte_carlo_probability 的 ruff 六条：SIM300（0.0 >= confidence 写成 Yoda 条件）、W291 ×2、W293 ×2、F541。
• 该函数 NaN 提示里的 "simulator" 改成 "event"（从 monte_carlo 抄来没改）；metrics 缩进与 {"n":n} 空格。

Changed

• monte_carlo_probability 的 docstring 补齐 Parameters / Raises（原文只有 Returns / Notes / Examples）， 并把"Wald 区间 + 夹到 [0,1]"与"p <= 1e-3 判失败"两条现状如实写进 Returns / Notes。
• STATUS.md：L1 清单加入 monte_carlo_probability；验证计数更新为 192 收集 / 160 passed / 32 skipped； 「下一步」新增该函数的 6 条待办口径（全部留给用户，Codex 未动）。

Fixed

• monte_carlo_probability 的 z_score^2 是异或不是乘方（Python ^ 语义）：np.float64 ^ 2 直接抛 TypeError: ufunc 'bitwise_xor' not supported，被 except Exception 吞成 success=False —— 函数实际上整个不可用， 6 条测试全红才暴露。改成 z_score**2。新增经验第 21 条。
• monte_carlo_probability 的 message 在没有警告时留了个尾逗号；{"confidence":confidence} 补空格。

Changed

• 用户第二轮改定（决策 50）：区间由 Wald 换成 Wilson score（实测 p=1、n=1000 从退化的 (1.0, 1.0) 变成 (0.99617, 1.0)；p=0 从"判失败"变成 (0.0, 0.00383)）；小概率不再判失败，改为 message 里的警告； confidence 记进 Result.params；callable 入口校验（现在抛 TypeError）；float() 统一 ci_* 类型； n 注解放宽为 int | np.integer。
• tests/test_solve.py：新增 1 条对照测试（区间必须等于 statsmodels.proportion_confint(method="wilson")）， 共 25 条；全量 193 收集 / 161 passed / 32 skipped / 0 xfail。
• docs/dev/personal-pitfalls.md：新增第 21 条（公式里的 ^ 不是乘方，且被 except 吞成 success=False），索引补到 21。
• docstring 的 "Wald 区间" 同步改为 "Wilson score 区间"。

Added

• solve.monte_carlo_integral 落地（L1，S 档，实现由用户本人写）：bounds → 自造 (n, d) 均匀样本 → 逐点求值 → mean(func(X) × 体积)；内部自造 sampler / simulator 再复用 monte_carlo —— "造批 → 一次算 → 汇总"的第二次复用。 params 额外记 bounds / dimension；配套 tests/test_solve.py 新增 4 条 + 摘 1 条 skip。

Fixed

• monte_carlo_integral 的体积符号写反（真 bug，按决策 31 修）：写成 wights = lows - highs，奇数维体积为负 —— 1D x² 于 [0,1] 实测 -0.3324（应 +1/3）、3D x 得 -0.5005（应 +1/2）；2D x·y 却得 +0.2499 "看着对" （两个负号相乘抵消，把 bug 藏住）。改成 widths = highs - lows 后复测 0.3324 / 0.5005 / 1.9971（[0,2]） 全部正确。
• monte_carlo_integral 的 docstring Examples 跑不通：断言 abs(r.data - 1 / 3) < 0.01，而 data 是 n 个样本的贡献数组， bool(数组) 会抛 ValueError: truth value ... is ambiguous；改成断言 metrics["mean"]。
• 格式：simulate.py 里 def random_walk 前只留了 1 个空行；tests/test_solve.py 有 3 处留了 3 个空行。

Changed

• monte_carlo_integral 的 docstring 补齐 func / n / random_state 三节 Parameters 与 Raises（原文只有 bounds + Notes + Examples）；Returns 写清"metrics["mean"] 才是积分估计值，data 是 n 个样本各自的贡献"（决策 51）。
• tests/test_solve.py：摘掉 test_monte_carlo_integral_converges_to_analytic_value 的 skip，新增 3 条"抓符号"用例 （3D 奇数维、[0,2] 宽度、2D + name/dimension/bounds 三个 params）与 1 条非法 bounds 抛 ValueError； solve 段 25 → 30 条，全量 197 收集 / 166 passed / 31 skipped / 0 xfail（ruff 0 / pyright 0）。
• STATUS.md：L1 清单加入 monte_carlo_integral；新增决策 51 与「monte_carlo_integral 的 3 条待办」； 「下一步」改成从 random_walk 接着写；验证计数更新为 166 / 31；monte_carlo_probability 的 6 条待办收窄到 1 条。
• docs/dev/personal-pitfalls.md：新增第 22 / 23 条（失败结果的 message 被包装层无条件覆盖；体积/宽度也会减反、 维度奇偶会把符号错误藏住），第 3 条（注解与 docstring 不一致）复发 +1，索引补到 23。
• tmp/type_demo.py（gitignored）：用 pyright 证明 Callable[..., bool] 会拒绝一个注解良好的向量化 event （ndarray 与 bool 不兼容），Callable[..., Any] 才收 —— 这是决策 50 那条遗留的实际代价。

[0.0.1] - 2026-10-01

Added

• 项目初始化，包结构落盘（实现为空）。