摘要：本文总结了Python开发中的8个核心问题及解决方案。1）虚拟环境管理：解释venv与base区别，强调解释器选择的重要性；2）包导入机制：分析模块搜索路径和__init__.py作用；3）工程化路径管理：推荐使用pathlib.Path处理跨平台路径；4）文本编码：讨论多种编码格式及预处理方法；5）Token数据结构：说明必要字段及其用途；6）指标计算设计：提倡纯函数和参数化思想；7）批处

自学笔记，ps：本文最少限度涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分讲解会参考知乎等平台）本文重点：多元回归模型的建立以及在实际语言学数据的处理1.多元回归分析的基本原理2.应用条件3.数据实例以及Python代码4.结果分析

自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～本文重点：参数检验和非参数检验的区别以及对应的常用统计学方法（这是需要根据自己的数据类型搞清楚用哪种统计学方法的关键）【1.参数检验】【2.非参数检验】【3.参数检验和非参数检验的区别】【4.常用统计学方法】

自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎百度等）本文重点：Kruskal-Wallis检验(Kruskal-Wallis test),也称H检验【1.定义和简单原理】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】【4.多重比较（例：Dunn检验）】

​关于参数检验和非参数检验的区别，文字和实例说明请参考以下链接。【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/137423304本文重点：把以上内容进行图表整理，看起来更方便一些。

自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～本文重点：单因素方差分析（以下：方差分析）【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码（配对/独立+事后检验+效应量）】