scikit-posthocs 使用指南

1. 项目目录结构及介绍

scikit-posthocs 是一个专注于统计学中事后检验（Post-hoc Testing）的Python库，特别适用于进行多组间的对比分析。以下是该GitHub项目的基本目录结构及其简介：

• docs: 包含项目的官方文档，帮助开发者和用户理解如何使用这个库。
• scikit_posthocs: 核心源代码所在目录，包含了所有用于执行不同种类事后检验和异常值检测的函数。
  • __init__.py: 初始化文件，导入必要的模块使包可以被外部访问。
  • 如posthoc_tukey_hsd.py, outliers_iqr.py等，每个.py文件通常对应一类特定的检验或处理方法。
• tests: 单元测试目录，确保库中的各个功能按预期工作。
• setup.py: Python项目的安装脚本，用于构建和分发该软件包。
• LICENSE: 许可证文件，声明了该项目遵循MIT许可证。
• README.md: 项目快速入门指南，介绍了项目的基本情况和安装方式。

2. 项目的启动文件介绍

在scikit-posthocs这类科学计算库中，并没有传统意义上的“启动文件”。用户通常通过在自己的Python脚本或者Jupyter Notebook中导入库来开始使用它。例如：

import scikit_posthocs as sp

随后调用其提供的各种函数进行数据分析。因此，“启动”实际上是指导入并开始利用这些统计功能的那一刻。

3. 项目的配置文件介绍

scikit-posthocs本身并不直接提供一个单独的配置文件供用户定制设置。配置主要是通过Python标准的环境变量或是函数参数来进行。这意味着，用户在使用过程中，通过函数调用时传入的具体参数来控制不同的分析设定，比如显著性水平、检验类型等。如果你希望更改默认行为，这通常是在每次调用具体函数时完成的，而不是依赖于全局或外部配置文件。

对于那些期望进行更复杂自定义需求的高级用户，可以通过创建自己的脚本或类，封装这些参数和逻辑来达到个性化配置的目的，但这不是由scikit-posthocs直接支持的功能部分。

总结来说，scikit-posthocs的设计倾向于简洁性和功能性，强调通过API接口进行直接而灵活的操作，而非通过静态配置文件管理。