Scikits-Bootstrap 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Scikits-Bootstrap 是一个用于 Numpy/Scipy/Pandas 的 bootstrap 统计置信区间估计的 Python 库。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• docs/: 存放项目文档的文件夹。
• src/: 源代码文件夹，包含项目的核心逻辑。
  • scikits/: 包含 bootstrap 模块的文件夹。
• tests/: 包含对项目进行单元测试的代码。
• .gitignore: 指定 Git 忽略的文件和目录。
• .landscape.yaml: 用于代码风格检查的配置文件。
• .pre-commit-config.yaml: pre-commit 钩子配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目采用 BSD 3-Clause 许可。
• README.md: 项目说明文件，介绍项目的相关信息。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.cfg: 设置项目打包和安装的配置文件。
• setup.py: 项目安装脚本。
• tox.ini: tox 配置文件，用于自动化测试。

2. 项目的启动文件介绍

Scikits-Bootstrap 项目并没有一个特定的启动文件。要使用这个库，你通常需要安装它，并在你的 Python 代码中导入 scikits.bootstrap 模块。以下是一个使用该库的基本示例：

import scikits.bootstrap as boot
import numpy as np

# 假设你有一个随机样本数据
data = np.random.rand(100)

# 使用 bootstrap 方法计算平均值的置信区间
ci = boot.ci(data, np.mean)
print(ci)

在上面的代码中，boot.ci 函数用于计算给定数据的统计量的置信区间。np.mean 是用来计算平均值的函数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下内容：

• .gitignore: 这个文件列出了在执行 git status、git add 或 git commit 时应该被 Git 忽略的文件和目录。这对于保持版本库的清洁非常有用，例如，它通常会忽略编译产生的文件、虚拟环境目录、编辑器的临时文件等。

• .landscape.yaml: 这是一个配置文件，用于代码风格检查工具 Landscape。它可以配置各种代码风格规则，以确保代码的一致性和质量。

• .pre-commit-config.yaml: 这个文件用于配置 pre-commit 钩子，这是一个在提交代码前自动运行的脚本，用于检查代码风格、错误等。它可以帮助开发者及时发现并修正问题。

• pyproject.toml: 这是一个 Python 项目文件，它定义了项目的元数据和依赖关系。它被用来替代 setup.py，提供了一种更现代的项目配置方式。

通过正确配置和使用这些文件，可以确保代码的质量和项目的可维护性。