用反例检查AI代码
运行五个以上断言，故意移除零处理后观察测试失败，再恢复。
数据与编程 · 3/5
方法与边界
正常例子一致不足以证明正确。if value会删除数值0；增加零、空集、非法和引号测试。
完整教学案例
[0,4]应均值2，错误过滤零后会得到4。
先判断，再看解释
数据与图形工作台
在本机处理 group,value 两列 CSV，最多 500 行、20 组。数值必须同单位。空白保留为缺失；相同组与数值未必是重复事件。数据不上传。
group,value A,4 A,6 A, A,10 B,2 B,2 B,2 B,14
先记录未排除版本，再比较排除后的变化。图只展示统计量，原始分布应回看 CSV；均值不能替代全部体验。
独立尝试与修订
运行五个以上断言，故意移除零处理后观察测试失败，再恢复。
参考分析与自查
保留失败信息和修复后结果；未运行不能声称测试通过。
AI 协作与验证练习
模拟 AI：“空白补零，用 if value 去除无效值，无需异常测试。”
这是预写教学候选，不是实时模型输出。先独立判断，再逐项核对；你也可以替换成自己的候选文本。
核对提示
候选把有限记录或条件扩成了普遍结论。对照本课材料，保留分母、提示条件或适用范围；只改语气不算完成核查。
练习档案与版本
先保存独立尝试，再保存修订；最多 50 个版本。仅保存本页、当前语言的输入。导出文件可手动迁移到同一页面与语言；不会自动同步，也不包含其他旧课程记录。
进一步阅读
Python · CSV file reading and writing
来源用于方法背景，本站案例、工具规则与验收题为原创；不代表来源验证了本课程。来源核对日期：2026-10-15。
我的学习状态
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