SciPy 1.11.0 Release Notes

SciPy 1.11.0 ist der Höhepunkt von 6 Monaten harter Arbeit. Es enthält viele neue Funktionen, zahlreiche Fehlerbehebungen, verbesserte Testabdeckung und bessere Dokumentation. Es gab eine Reihe von Deprecations und API-Änderungen in dieser Version, die unten dokumentiert sind. Alle Benutzer werden ermutigt, auf diese Version zu aktualisieren, da es eine große Anzahl von Fehlerbehebungen und Optimierungen gibt. Vor der Aktualisierung empfehlen wir den Benutzern, zu überprüfen, ob ihr eigener Code keine veraltete SciPy-Funktionalität verwendet (führen Sie dazu Ihren Code mit python -Wd aus und überprüfen Sie DeprecationWarnings). Unsere Entwicklungsbemühungen werden sich nun auf Fehlerbehebungs-Releases für den Branch 1.11.x und auf das Hinzufügen neuer Funktionen im Haupt-Branch konzentrieren.

Diese Version erfordert Python 3.9+ und NumPy 1.21.6 oder neuer.

Für die Ausführung auf PyPy wird PyPy3 6.0+ benötigt.

Highlights dieser Version

• Mehrere Verbesserungen an der scipy.sparse Array-API, einschließlich sparse.sparray, einer neuen öffentlichen Basisklasse, die sich von der älteren sparse.spmatrix-Klasse unterscheidet, ordnungsgemäßer 64-Bit-Indexunterstützung und zahlreichen Deprecations, die den Weg für eine moderne Sparse-Array-Erfahrung ebnen.

• scipy.stats fügte Werkzeuge für die Überlebenszeitanalyse, multiple Hypothesentests, Sensitivitätsanalyse und die Arbeit mit zensierten Daten hinzu.

• Eine neue Funktion für quasi-Monte-Carlo-Integration wurde hinzugefügt, und lineare Algebrafunktionen det und lu akzeptieren nun nD-Arrays.

• Ein axes-Argument wurde breit auf ndimage-Funktionen angewendet, was die Analyse von gestapelten Bilddaten erleichtert.

Neue Funktionen

scipy.integrate Verbesserungen

• Hinzugefügt: scipy.integrate.qmc_quad für quasi-Monte-Carlo-Integration.

• Für eine gerade Anzahl von Punkten berechnet scipy.integrate.simpson nun ein parabolisches Segment über die letzten drei Punkte, was zu einer verbesserten Genauigkeit gegenüber der vorherigen Implementierung führt.

scipy.cluster Verbesserungen

• disjoint_set verfügt über eine neue Methode subset_size, um die Größe eines bestimmten Teilmengen anzugeben.

scipy.constants Verbesserungen

• Die SI-Präfixe quetta, ronna, ronto und quecto wurden hinzugefügt.

scipy.linalg Verbesserungen

• scipy.linalg.det wurde verbessert und akzeptiert nun nD-Arrays.

• scipy.linalg.lu wurde verbessert und akzeptiert nun nD-Arrays. Mit dem neuen p_indices-Schalter kann das Ausgabeargument für die Permutation ein 1D (n,) Permutationsindex anstelle des vollständigen (n, n)-Arrays sein.

scipy.ndimage Verbesserungen

• Das Argument axes wurde zu rank_filter, percentile_filter, median_filter, uniform_filter, minimum_filter, maximum_filter und gaussian_filter hinzugefügt, was für die Verarbeitung von Bilddatenstapeln nützlich sein kann.

scipy.optimize Verbesserungen

• scipy.optimize.linprog übergibt nun nicht erkannte Optionen direkt an HiGHS.

• scipy.optimize.root_scalar verwendet nun die Newton-Methode ohne Angabe von fprime und die Sekantenmethode ohne eine zweite Schätzung.

• scipy.optimize.lsq_linear akzeptiert nun bounds-Argumente vom Typ scipy.optimize.Bounds.

• scipy.optimize.minimize method='cobyla' unterstützt nun einfache Begrenzungen.

• Benutzer können eine neue Callback-Schnittstelle für die meisten Methoden von scipy.optimize.minimize aktivieren: Wenn die bereitgestellte Callback-Funktion ein einzelnes Schlüsselwortargument, intermediate_result, akzeptiert, übergibt scipy.optimize.minimize sowohl die aktuelle Lösung als auch den optimalen Wert der Zielfunktion an den Callback als Instanz von scipy.optimize.OptimizeResult. Es ermöglicht dem Benutzer auch, die Optimierung durch Auslösen einer StopIteration-Ausnahme aus der Callback-Funktion zu beenden. scipy.optimize.minimize wird normal zurückkehren, und die neuesten Lösungsinformationen werden im Ergebnisobjekt bereitgestellt.

• scipy.optimize.curve_fit unterstützt nun ein optionales Argument nan_policy.

• scipy.optimize.shgo verfügt nun über Parallelisierung mit dem Argument workers, Symmetrie-Argumente, die die Leistung verbessern können, ein klassenbasiertes Design zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und eine allgemein verbesserte Leistung.

scipy.signal Verbesserungen

• istft hat eine verbesserte Warnmeldung, wenn die NOLA-Bedingung fehlschlägt.

scipy.sparse Verbesserungen

• Eine neue öffentliche Basisklasse scipy.sparse.sparray wurde eingeführt, die eine weitere Erweiterung der Sparse-Array-API (wie z. B. die Unterstützung für 1-dimensionale Sparse-Arrays) ermöglicht, ohne die Abwärtskompatibilität zu beeinträchtigen. isinstance(x, scipy.sparse.sparray) wählt die neuen Sparse-Array-Klassen aus, während isinstance(x, scipy.sparse.spmatrix) nur die alten Sparse-Matrix-Klassen auswählt.

• Die Division von Sparse-Arrays durch ein dichtes Array gibt nun Sparse-Arrays zurück.

• scipy.sparse.isspmatrix gibt nun nur True für Sparse-Matrix-Instanzen zurück. scipy.sparse.issparse muss nun stattdessen verwendet werden, um Instanzen von Sparse-Arrays oder Instanzen von Sparse-Matrizen zu überprüfen.

• Sparse-Arrays, die mit int64-Indizes konstruiert wurden, werden nicht mehr automatisch auf int32 heruntergestuft.

• Die Methoden argmin und argmax geben nun das korrekte Ergebnis zurück, wenn explizite Nullen vorhanden sind.

scipy.sparse.linalg Verbesserungen

• Die Division eines LinearOperator durch eine Zahl gibt nun einen _ScaledLinearOperator zurück.

• LinearOperator unterstützt nun die Rechtsmultiplikation mit Arrays.

• lobpcg sollte effizienter sein, nachdem eine überflüssige QR-Zerlegung entfernt wurde.

scipy.spatial Verbesserungen

• Verwendung eines neuen C++-Backends für zusätzliche Distanzmetriken, von denen die meisten erhebliche Leistungsverbesserungen erfahren werden, obwohl einige kleinere Rückschritte bekannt sind. Diese konzentrieren sich auf Distanzen zwischen booleschen Arrays.

scipy.special Verbesserungen

• Die Fakultätsfunktionen factorial, factorial2 und factorialk wurden in ihrem Verhalten (in Bezug auf Dimensionalität, Fehler usw.) konsistent gemacht. Zusätzlich kann factorial2 nun Arrays mit exact=True verarbeiten, und factorialk kann Arrays verarbeiten.

scipy.stats Verbesserungen

Neue Funktionen

• scipy.stats.sobol_indices, eine Methode zur Berechnung von Sobol'-Sensitivitätsindizes.

• scipy.stats.dunnett, das Dunnett-Tests für die Mittelwerte mehrerer Versuchsgruppen gegen den Mittelwert einer Kontrollgruppe durchführt.

• scipy.stats.ecdf zur Berechnung der empirischen CDF und der komplementären CDF (Überlebensfunktion / SF) aus unzensierten oder rechts zensierten Daten. Diese Funktion ist auch für die Überlebenszeitanalyse / Kaplan-Meier-Schätzung nützlich.

• scipy.stats.logrank zum Vergleich von Überlebensfunktionen, die Stichproben zugrunde liegen.

• scipy.stats.false_discovery_control zur Anpassung von p-Werten zur Kontrolle der falsch positiven Rate (False Discovery Rate) bei multiplen Hypothesentests unter Verwendung der Benjamini-Hochberg- oder Benjamini-Yekutieli-Verfahren.

• scipy.stats.CensoredData zur Darstellung zensierter Daten. Es kann als Eingabe für die fit-Methode univariater Verteilungen und für die neue Funktion ecdf verwendet werden.

• Filliben-Güte-Test als method='Filliben' von scipy.stats.goodness_of_fit.

• scipy.stats.ttest_ind hat eine neue Methode, confidence_interval, zur Berechnung eines Konfidenzintervalls für die Differenz der Mittelwerte.

• scipy.stats.MonteCarloMethod, scipy.stats.PermutationMethod und scipy.stats.BootstrapMethod sind neue Klassen zur Konfiguration von Resampling- und/oder Monte-Carlo-Versionen von Hypothesentests. Sie können derzeit mit scipy.stats.pearsonr verwendet werden.

Statistische Verteilungen

• Die von-Mises-Fisher-Verteilung wurde als scipy.stats.vonmises_fisher hinzugefügt. Diese Verteilung ist das gebräuchlichste Analogon der Normalverteilung auf der Einheitskugel.

• Die relativistische Breit-Wigner-Verteilung wurde als scipy.stats.rel_breitwigner hinzugefügt. Sie wird in der Hochenergiephysik zur Modellierung von Resonanzen verwendet.

• Die Dirichlet-multinomiale Verteilung wurde als scipy.stats.dirichlet_multinomial hinzugefügt.

• Die Geschwindigkeit und Präzision mehrerer univariater statistischer Verteilungen wurde verbessert.

  • scipy.stats.anglit sf

  • scipy.stats.beta entropy

  • scipy.stats.betaprime cdf, sf, ppf

  • scipy.stats.chi entropy

  • scipy.stats.chi2 entropy

  • scipy.stats.dgamma entropy, cdf, sf, ppf und isf

  • scipy.stats.dweibull entropy, sf und isf

  • scipy.stats.exponweib sf und isf

  • scipy.stats.f entropy

  • scipy.stats.foldcauchy sf

  • scipy.stats.foldnorm cdf und sf

  • scipy.stats.gamma entropy

  • scipy.stats.genexpon ppf, isf, rvs

  • scipy.stats.gengamma entropy

  • scipy.stats.geom entropy

  • scipy.stats.genlogistic entropy, logcdf, sf, ppf und isf

  • scipy.stats.genhyperbolic cdf und sf

  • scipy.stats.gibrat sf und isf

  • scipy.stats.gompertz entropy, sf. und isf

  • scipy.stats.halflogistic sf und isf

  • scipy.stats.halfcauchy sf und isf

  • scipy.stats.halfnorm cdf, sf und isf

  • scipy.stats.invgamma entropy

  • scipy.stats.invgauss entropy

  • scipy.stats.johnsonsb pdf, cdf, sf, ppf und isf

  • scipy.stats.johnsonsu pdf, sf, isf und stats

  • scipy.stats.lognorm fit

  • scipy.stats.loguniform entropy, logpdf, pdf, cdf, ppf und stats

  • scipy.stats.maxwell sf und isf

  • scipy.stats.nakagami entropy

  • scipy.stats.powerlaw sf

  • scipy.stats.powerlognorm logpdf, logsf, sf und isf

  • scipy.stats.powernorm sf und isf

  • scipy.stats.t entropy, logpdf und pdf

  • scipy.stats.truncexpon sf und isf

  • scipy.stats.truncnorm entropy

  • scipy.stats.truncpareto fit

  • scipy.stats.vonmises fit

• scipy.stats.multivariate_t hat nun die Methoden cdf und entropy.

• scipy.stats.multivariate_normal, scipy.stats.matrix_normal und scipy.stats.invwishart haben nun eine entropy-Methode.

Weitere Verbesserungen

• scipy.stats.monte_carlo_test unterstützt nun Multi-Sample-Statistiken.

• scipy.stats.bootstrap kann jetzt einseitige Konfidenzintervalle erzeugen.

• scipy.stats.rankdata wurde für method=ordinal und method=dense in Bezug auf die Leistung verbessert.

• scipy.stats.moment unterstützt jetzt die Berechnung nicht-zentraler Momente.

• scipy.stats.anderson unterstützt jetzt die weibull_min-Verteilung.

• scipy.stats.sem und scipy.stats.iqr unterstützen jetzt axis, nan_policy und Masked Array Eingaben.

Veraltete Funktionen

• Multi-Ellipsis-Indizierung für dünnbesetzte Matrizen wurde als veraltet markiert und wird in SciPy 1.13 entfernt.

• Mehrere Methoden für dünnbesetzte Arrays wurden als veraltet markiert: asfptype, getrow, getcol, get_shape, getmaxprint, set_shape, getnnz und getformat. Zusätzlich wurden die Attribute .A und .H als veraltet markiert. Dünnbesetzte Matrixtypen sind nicht betroffen.

• Die Funktionen tri, triu & tril aus scipy.linalg sind veraltet und werden in SciPy 1.13 entfernt. Benutzern wird empfohlen, die NumPy-Versionen dieser Funktionen mit identischen Namen zu verwenden.

• Die Funktionen bspline, quadratic & cubic aus scipy.signal sind veraltet und werden in SciPy 1.13 entfernt. Benutzern wird empfohlen stattdessen scipy.interpolate.BSpline zu verwenden.

• Das Schlüsselwort even von scipy.integrate.simpson ist veraltet und wird in SciPy 1.13.0 entfernt. Benutzer sollten es beim Standardwert belassen, da dies eine verbesserte Genauigkeit im Vergleich zu anderen Methoden bietet.

• Die Verwendung von exact=True beim Übergeben von Ganzzahlen in einem Gleitkomma-Array an factorial ist veraltet und wird in SciPy 1.13.0 entfernt.

• Die Datentypen float128 und object sind für scipy.signal.medfilt und scipy.signal.order_filter veraltet.

• Die Funktionen scipy.signal.{lsim2, impulse2, step2} waren seit langem nur in der Dokumentation als veraltet gekennzeichnet. Sie lösen jetzt eine `DeprecationWarning` aus und werden in SciPy 1.13.0 entfernt.

• Der direkte Import von Fensterfunktionen aus scipy.window ist seit SciPy 1.1.0 nur soft-veraltet. Sie lösen nun eine DeprecationWarning aus und werden in SciPy 1.13.0 entfernt. Benutzer sollten sie stattdessen aus scipy.signal.window importieren oder die Komfortfunktion scipy.signal.get_window verwenden.

Abwärtsinkompatible Änderungen

• Der Standardwert für das Schlüsselwort legacy von scipy.special.comb wurde von True auf False geändert, wie seit seiner Einführung angekündigt.

Abgelaufene Veralterungen

Es gibt eine laufende Bemühung, langjährige Veralterungen zu konsequent umzusetzen. Die folgenden zuvor veralteten Funktionen sind betroffen

• Das Schlüsselwort n wurde aus scipy.stats.moment entfernt.

• Das Schlüsselwort alpha wurde aus scipy.stats.interval entfernt.

• Die falsch geschriebene Verteilung gilbrat wurde entfernt (verwenden Sie scipy.stats.gibrat).

• Die veraltete Schreibweise der Distanzmetrik kulsinski wurde entfernt (verwenden Sie scipy.spatial.distance.kulczynski1).

• Das Schlüsselwort vertices von scipy.spatial.Delauney.qhull wurde entfernt (verwenden Sie simplices).

• Die Eigenschaft residual von scipy.sparse.csgraph.maximum_flow wurde entfernt (verwenden Sie flow).

• Das Schlüsselwort extradoc von scipy.stats.rv_continuous, scipy.stats.rv_discrete und scipy.stats.rv_sample wurde entfernt.

• Das Schlüsselwort sym_pos von scipy.linalg.solve wurde entfernt.

• Die Funktion scipy.optimize.minimize löst nun einen Fehler aus, wenn x0 mit x0.ndim > 1 übergeben wird.

• In scipy.stats.mode ist der Standardwert von keepdims jetzt False und die Unterstützung für nicht-numerische Eingaben wurde entfernt.

• Die Funktion scipy.signal.lsim unterstützt keine ungleichmäßigen Zeitschritte mehr.

Weitere Änderungen

• Die Dokumentation zum Quellcode-Build wurde neu geschrieben und der Beitraggeberleitfaden neu strukturiert.

• Verbesserte Unterstützung für Kreuzkompilierung mit dem Meson-Buildsystem.

• MyST-NB Notebook-Infrastruktur wurde zu unserer Dokumentation hinzugefügt.

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Geschlossene Issues für 1.11.0

• #1766: __fitpack.h work array computations pretty much one big bug….

• #1953: use custom warnings instead of print statements (Trac #1428)

• #3089: brentq, nan returns, and bounds

• #4257: scipy.optimize.line_search returns None

• #4532: box constraint in scipy optimize cobyla

• #5584: Suspected underflow issue with sign check in bisection method

• #5618: Solution for low accuracy of simps with even number of points

• #5899: minimize_scalar – strange behaviour

• #6414: scipy.stats Breit-Wigner distribution

• #6842: Covariance matrix returned by ODR needs to be scaled by the residual…

• #7306: any way of stopping optimization?

• #7799: basinhopping result violates constraints

• #8176: optimize.minimize should provide a way to return the cost function…

• #8394: brentq returns solutions outside of the bounds

• #8485: freqz() output for fifth order butterworth bandpass (low cut…

• #8922: Bug in Solve_ivp with BDF and Radau solvers and numpy arrays

• #9061: Will a vectorized fun offer advantages for scipy.integrate.LSODA?

• #9265: DOC: optimize.minimize: recipe for avoiding redundant work when…

• #9412: Callback return value erroneously ignored in minimize

• #9728: DOC: scipy.integrate.solve_ivp

• #9955: stats.mode nan_policy=’omit’ unexpected behavior when data are…

• #10050: [Bug] inconsistent canonical format for coo_matrix

• #10370: SciPy errors out expecting square matrix using for root-finding…

• #10437: scipy.optimize.dual_annealing always rejects non-improving state

• #10554: ndimage.gaussian_filter provide axis option

• #10829: Extend Anderson Darling to cover Weibull distribution

• #10853: ImportError: cannot import name spatial

• #11052: optimize.dual_annealing does not pass arguments to jacobian.

• #11564: LinearOperator objects cannot be applied to sparse matrices

• #11723: Monte Carlo methods for scipy.integrate

• #11775: Multi xatol for Nedler-Mead algorithm

• #11841: Ignore NaN with scipy.optimize.curve_fit

• #12114: scipy.optimize.shgo(): ‘args’ is incorrectly passed to constraint…

• #12715: Why the covariance from curve_fit depends so sharply on the overall…

• #13122: The test suite fails on Python 3.10: issue with factorial() on…

• #13258: **kwargs for optimize.root_scalar and alike

• #13407: `if rtol < _rtol / 4` should be changed?

• #13535: Newton-iteration should not be done after secant interpolation

• #13547: optimize.shgo: handle objective functions that return the gradient…

• #13554: The correct root for test APS13 is 0

• #13757: API for representing censored data

• #13974: BUG: optimize.shgo: not using options

• #14059: Bound on absolute tolerance ‘xtol’ in ‘optimize/zeros.py’ is…

• #14262: cython_blas does not use const in signatures

• #14414: brentq does converge and not raise an error for np.nan functions

• #14486: One bug, one mistake and one refactorization proposal for the…

• #14519: scipy/stats/tests/test_continuous_basic.py::test_cont_basic[500-200-ncf-arg74] test fails with IntegrationWarning

• #14525: scipy.signal.bspline does not work for integer types

• #14858: BUG: scipy.optimize.bracket sometimes fails silently

• #14901: BUG: stats: distribution methods emit unnecessary warnings from…

• #15089: BUG: scipy.optimize.minimize() does not report lowest energy…

• #15136: ENH: Bump boost.math version

• #15177: BUG: element-wise division between sparse matrices and array-likes…

• #15212: BUG: stange behavior of scipy.integrate.quad for divergent integrals

• #15514: BUG: optimize.shgo: error with vector constraints

• #15600: BUG: handle inconsistencies in factorial functions and their…

• #15613: ENH: Provide functions to compute log-integrals numerically (e.g.,…

• #15702: MAINT:linalg: Either silent import NumPy versions or deprecate…

• #15706: DEP: remove deprecated parameters from stats distributions

• #15755: DEP: absorb lsim2 into lsim

• #15756: DEP: remove non-numeric array support in stats.mode

• #15790: BUG: `isspmatrix` doesn’t account for sparse arrays

• #15808: DEP: raise on >1-dim inputs for optimize.minimize

• #15814: CI: move Azure jobs to GitHub Actions

• #15818: DEP: remove extradoc keyword in _distn_infrastructure

• #15829: DEP: remove sym_pos-keyword of scipy.linalg.solve

• #15852: DOC: helper function to seed examples

• #15906: Missing degree of freedom parameter in return value from `stats.ttest_ind`

• #15985: ENH, DOC: Add section explaining why and when to use a custom…

• #15988: DEP: remove deprecated gilbrat distribution

• #16014: DEP: remove MaximumFlowResult.residual

• #16068: BUG: Missing Constant in Documentation

• #16079: BUG: hypergeom.cdf slower in 1.8.0 than 1.7.3

• #16196: BUG: OptimizeResult from optimize.minimize_scalar changes ‘x’…

• #16269: DEP: remove `maxiter` kwarg in `_minimize_tnc`

• #16270: DEP: remove `vertices` kwarg in qhull

• #16271: DEP: remove `scipy.spatial.distance.kulsinski`

• #16312: Meson complains about an absolute include path

• #16322: DOC: building on Windows uses GCC with Meson, not MSVC

• #16595: BUG: stats.mode emits annoying RuntimeWarning about nans even…

• #16734: BUG: function p1evl in povevl.h not making what’s described

• #16803: Update `scipy/__config__.py` to contain useful information

• #16810: ENH: implement Dirichlet-multinomial distribution

• #16917: BUG: Windows Built SciPy can’t import _fblas via pip install…

• #16929: BUG: `scipy.sparse.csc_matrix.argmin` returns wrong values

• #16949: Test failures for `gges` and `qz` for float32 input in macOS…

• #16971: BUG: [issue in scipy.optimize.shgo, for COBYLA’s minimizer_kwargs…

• #16998: Unpickled and deepcopied distributions do not use global random…

• #17024: ENH: Force real part of Rotation.as_quat() to be positive.

• #17107: BUG: The signature of cKDTree.query_pairs in the docs does not…

• #17137: BUG: optimize: Intermittent failure of `test_milp_timeout_16545`

• #17146: BUG: Scipy stats probability greater than 1

• #17214: BUG: scipy.stats.mode: inconsistent shape with `axis=None`…

• #17234: BUG: cythonization / compliation failure with development branch…

• #17250: ENH: Expose parallel HiGHS solvers in high-level API

• #17281: BUG: using LinearOperator as RHS operand of @ causes a NumPy…

• #17285: ENH: Expose DisjointSet._sizes

• #17312: ENH: Clarify that ndimage.find_objects returns slices ordered…

• #17335: ENH: change term zero to root in newton

• #17368: BUG: import scipy.stats fails under valgrind

• #17378: griddata linear / LinearNDInterpolator unexpected behavior

• #17381: BUG: FutureWarning in distance_transform_cdt

• #17388: BUG: stats.binom: Boost binomial distribution edge case bug?

• #17403: DOC: There is no general `scipy.sparse` page in the user guide

• #17431: ENH: ECDF in scipy.

• #17456: ENH: custom stopping criteria with auxiliary function

• #17516: BUG: Error in documentation for scipy.optimize.minimize

• #17532: DOC: side bar renders over the top of some of the text in the…

• #17548: CI: The Ubuntu 18.04 Actions runner image is deprecated

• #17570: ENH: optimize.root_scalar: default to `newton` when only `x0`…

• #17576: ENH: override fit method for von mises

• #17593: BUG: cannot import name ‘permutation_test’ from ‘scipy.stats’

• #17604: DOC: optimize.curve_fit: documentation of `fvec` is not specific

• #17620: ENH: Cachable normalisation parameter for frozen distributions

• #17631: BUG: numerical issues for cdf/ppf of the betaprime distribution

• #17639: BUG: “xl” not returned if success = False for scipy.optimize.shgo

• #17652: Check for non-running tests because of test function name and…

• #17667: BUG: Wrong p-values with Wilcoxon signed-rank test because of…

• #17683: TST: stats: Several functions with no tests in `stats.mstats`

• #17713: BUG: `_axis_nan_policy` changes some common `TypeError`s

• #17725: BUG: spatial: Bad error message from `hamming` when `w` has…

• #17749: ENH: Compute non centraled moments with `stats.moment`?

• #17754: Cosine distance of vector to self returns small non-zero answer…

• #17776: BUG: dblquad and args kwarg

• #17788: ENH: Scipy Optimize, equal Bounds should be directly passed to…

• #17805: BUG: stats.dgamma.sf and dgamma.cdf lose precision in the tails

• #17809: BUG: CDF and PMF of binomial function not same with extreme values

• #17815: DOC: improve documentation for distance_transform_{cdt,edt}

• #17819: BUG: `stats.ttest_ind_from_stats` doesn’t check whether standard…

• #17828: DOC: UnivariateSpline does not have any documentation or a reference.

• #17845: BUG: 1.10.0 FIR Decimation is broken when supplying ftype as…

• #17846: BUG: Infinite loop in scipy.integrate.solve_ivp()

• #17860: DOC: Incorrect link to ARPACK

• #17866: DOC: Should `Result Classes` be its own top level section?

• #17911: DOC: Formula of Tustin formula in scipy.signal.bilinear misses…

• #17913: Unexpected behaviour of pearsonr pvalue for one sided tests

• #17916: BUG: scipy 1.10.0 crashes when using a large float in skellam…

• #17941: DOC: guidance on setting dev.py build -j flag in documentation,…

• #17954: BUG: failure in lobpcg

• #17970: BUG: ILP64 build issue on Python 3.11

• #17985: DOC: update wheel generation process

• #17992: BUG: matlab files with deeply lists of arrays with different…

• #17999: DOC: incorrect example for stats.cramervonmises

• #18026: BUG: stats: Error from e.g. `stats.betabinom.stats(10, 2, 3,…

• #18067: ENH: stats: resampling/Monte Carlo configuration object

• #18069: ENH: stats.ttest_ind is inconsistent with R. It does not allow…

• #18071: BUG: rv_continuous.stats fails to converge when trying to estimate…

• #18074: BUG: falsche Abhängigkeiten für pooch

• #18078: BUG: `QMCEngine.reset()` Semantik und übergebener `Generator`…

• #18079: BUG: `Halton(seed=rng)` verbraucht `Generator` PRNG nicht…

• #18106: BUG: Linprog meldet trotz erfolgreicher Konvergenz einen Fehler, gegeben…

• #18115: BUG: ValueError: Setzen eines Array-Elements mit einer Sequenz für…

• #18117: BUG: stats: große Fehler in genhyperbolic.cdf und .sf für große…

• #18119: DOC: Der Kommentar zu `fmin_powell` ist falsch

• #18123: BUG: [mmread] Fehler beim Lesen von mtx-Dateien mit Leerzeichen davor…

• #18132: BUG: ungültige Ausgabe und Verhalten von scipy.stats.somersd

• #18139: BUG: Überlauf in der „neuen“ Implementierung von scipy.stats.kendalltau

• #18143: Erstellung aus Quellcode auf Windows 32-Bit Python war nicht erfolgreich

• #18171: BUG: optimize.root_scalar: sollte normal zurückkehren mit `converged=False`…

• #18223: BUG: cKDTree segmentierungsfehler bei NaN-Eingabe und balanced_tree=False,…

• #18226: ENH: stats.geometric.entropy: analytische Formel implementieren

• #18239: DOC: Verlinkung zu benutzerdefinierten BLAS/LAPACK-Speicherorten ist unklar

• #18254: BUG: stats.mode: Fehler bei Array von Pandas-Integern

• #18271: Kaputte oder falsche Formeln zur Distanzdefinition

• #18272: BUG: stats: Gelegentliches Scheitern von `test_multivariate.TestOrthoGroup.test_det_and_ortho`

• #18274: BUG: stats: Falsche Warnungen von `betaprime.fit`

• #18282: Inkompatible Zeigerwarnung von `stats._rcond`

• #18302: BUG: beta.pdf ist auf main (1.11.0.dev0) kaputt

• #18322: BUG: scipy.stats.shapiro gibt einen negativen p-Wert aus

• #18326: ENH: milp unterstützt Sparse-Eingaben

• #18329: BUG: meson generiert `warning: “MS_WIN64” redefined` beim Bau von…

• #18368: DOC: Problem mit scipy.stats.chisquare

• #18377: BUG: `const`-Signaturänderungen in `cython_blas` und `cython_lapack`…

• #18388: Frage zur Verwendung von _MACHEPS

• #18407: CI: test_enzo_example_c_with_unboundedness schlug fehl

• #18415: BUG: Windows-Kompilierungsfehler mit Intel Fortran in PROPACK

• #18425: DOC: Klarstellung, dass scipy.ndimage.sobel nicht die 2D-…

• #18443: BLD: Fehler beim Erstellen von SciPy unter Windows mit Meson

• #18456: ENH: Zulassen der Übergabe von nicht variablen Argumenten für die Modellfunktion…

• #18484: DEP: Warnung bei veraltetem windows-import in der Basis `scipy.signal`…

• #18485: DEP: Deprekation der Mehrfach-Ellipsenbehandlung in der Sparse-Matrix-Indizierung

• #18494: CI: Gelegentliches Scheitern von `test_minimum_spanning_tree`

• #18497: MAINT, BUG: Schutz vor nicht-endlichen kd-Baum-Abfragen

• #18498: TST: Interpolations-Overflow-Tests (niedrige Priorität)

• #18525: DOC: Warnung beim Erstellen der Sparse-Dokumentation verursacht Fehler (auch in CI)

• #18535: DOC: Dev-Branch-Dokumente rendern TOC von Dev während der Anzeige der API-Referenz

• #18547: CI: Gelegentliches Scheitern des Tests `test_minimize_callback_copies_array[fmin]`

• #18595: BUG: dev.py Notizen benötigen einen kleinen Shim

• #18597: CI, BUG: Cirrus Wheel Upload schlägt auf Wartungszweig fehl

• #18600: BUG: SciPy 1.11.0rc1 kann aufgrund des Boost-Submoduls auf PPC nicht erstellt werden

• #18632: 1.11.0rc1: Verbleibende Testfehler in conda-forge

• #18634: BUG: stats.truncnorm.moments ergibt einen Fehler für eine Momentenordnung größer…

• #18654: BUG: ci/circleci: build_scipy kaputt

• #18675: BUG: `signal.detrend` auf main akzeptiert keine Sequenz mehr…

• #18732: TST, MAINT: einige Tests blockieren 1.11.0 auf MacOS ARM64 mit NumPy…

Pull Requests für 1.11.0

• #8727: BUG: vq.kmeans() vergleicht signierte Differenz mit einem Schwellenwert.

• #12787: ENH: Anderson-Darling-Test für Weibull hinzufügen #10829

• #13699: ENH: stats: Behandlung von zensierten Daten zu uni-variaten Cont… hinzufügen.

• #14069: Verwende Warnungen statt print-Anweisungen

• #15073: TST/MAINT: `_METRICS_NAMES` parametrisieren & `assert_raises` ersetzen…

• #15841: Überarbeitung von `factorial{,2,k}`: API-Kohärenz, Fehlerbehebungen & konsistent…

• #15873: DEP: Argument sym_pos aus linalg.solve entfernen

• #15877: DEP: extradoc in _distn_infrastructure entfernen

• #15929: DEP: `lsim2` wird zugunsten von `lsim` deprecatiert

• #15958: CI: `prerelease_deps_coverage_64bit_blas` zu GitHub Actions verschieben.

• #16071: ENH: Hinzufügen des fehlenden "charakteristischen Impedanz des Vakuums"

• #16313: MAINT: optimize.shgo aktualisieren

• #16782: ENH: stats: optimierte Anpassung für die trunkierte Pareto-Verteilung

• #16839: ENH: stats: optimierte MLE für die log-normale Verteilung

• #16936: BUG: sparse: argmin/argmax korrigieren, wenn alle Einträge ungleich Null sind

• #16961: ENH: optimize: Optionales Argument `nan_policy` für `curve_fit` hinzufügen.

• #16996: ENH: stats.anderson_ksamp: Permutationsversion des Tests hinzufügen

• #17116: MAINT: Konfiguration des Pull-Request-Labelers anpassen

• #17208: DOC: Triage-Leitfaden hinzufügen

• #17211: ENH: Dirichlet-multinomiale Verteilung implementiert (#16810)

• #17212: Schutz vor Integer-Überläufen in fitpackmodule.c

• #17235: MAINT: check_finite an den vq()-Aufruf von kmeans2() übergeben

• #17267: DOC/MAINT: special: Mehrere Aktualisierungen für tklmbda

• #17268: DOC: special: Zeigen, dass lambertw x = a + b*exp(c*x) lösen kann

• #17287: DOC: Verhalten von minimum_spanning_tree in nicht-zusammenhängenden… klarstellen

• #17310: DOC: missing-bits: Empfehlungen zum Rückgabeobjekt dokumentieren…

• #17322: DOC: Notebook-Infrastruktur für die Dokumentation hinzufügen

• #17326: ENH: Indizieren des Elements, das einem Label entspricht, in…

• #17334: ENH: Die doppelte Überdeckung der Rotationsquaternions des Rotationsraums abbilden…

• #17402: ENH: stats: Funktion zur Kontrolle der falsch positiven Rate hinzufügen

• #17410: ENH: stats.multivariate_t: cdf-Methode hinzufügen

• #17432: BLD: Boost.Math Standalone Submodul

• #17451: DEP: `vertices` in qhull entfernen.

• #17455: scipy.signal.{bspline, quadratic, cubic} deprecatiert

• #17479: ENH: Neue SI-Präfixe hinzufügen

• #17480: ENH: stats: _sf und _isf für halfnorm, gibrat, gompertz implementieren.

• #17483: MAINT: optimize.basinhopping: Akzeptanz fehlgeschlagener lokaler…

• #17486: ENH: optimize.minimize: Callback-Verbesserungen

• #17499: MAINT: Verwendung von `NPY_UPDATEIFCOPY` entfernen

• #17505: ENH: Relativistische Breit-Wigner-Verteilung hinzufügen

• #17529: ENH: stats: Implementierung von powerlaw._sf

• #17531: TST: scipy.signal.order_filter: Testabdeckung hinzufügen

• #17535: MAINT: special: Kommentare zu Cephes p1evl-Funktion aktualisieren.

• #17538: ENH: _distance_pybind um zusätzliche Distanzmetriken erweitern…

• #17541: REL: Version auf 1.11.0.dev0 setzen

• #17553: DOC: optimize.curve_fit: Hinweis zu Konditionszahl von `pcov` hinzufügen

• #17555: DEP: stats: Entfernung der kwargs n in stats.moment und alpha in…

• #17556: DEV: flake8-Version in CI-Job erhöhen

• #17557: MAINT: Ubuntu-Version in Azure CI erhöhen

• #17561: MAINT: stats.mode: deprecierte Funktionen entfernen, Kanten glätten

• #17562: ENH: stats: _ppf für die Betaprime-Verteilung implementieren.

• #17563: DEP: stats: falsch geschriebene Gilbrat-Verteilung entfernen

• #17566: DOC: lobpcg-Docstring-Informationen korrigieren, aktualisieren und erweitern…

• #17567: MAINT: Gitpod-Setup aktualisieren

• #17573: DOC: Testdokumentation auf dev.py aktualisieren

• #17574: MAINT: Verwendung von `NPY_OLD` in Cython-Code und Build-Dateien bereinigen

• #17581: DOC-Korrektur eines trivialen Tippfehlers in der Beschreibung von loggamma in _add_newdocs.py

• #17585: ENH: Von-Mises-Verteilungsanpassung

• #17587: BUG: stats: Überlauf-/Unterlaufprobleme in loggamma _cdf, … vermeiden

• #17589: BUG: FutureWarning in distance_transform_cdt

• #17590: DEP: Fehler bei >1-dim-Eingaben für optimize.minimize auslösen

• #17595: DOC: optimize.line_search: Hinweis, dass `pk` ein Abstieg sein muss…

• #17597: DOC: Legacy-Direktive hinzufügen

• #17603: DEP: scipy.spatial.distance.kulsinski entfernen

• #17605: DOC: Beispiel für Epidemiemodell mit LHS

• #17608: DOC: curve_fit - Ausgabe von fvec klären

• #17610: DOC: Beispiel zu chi2_contingency hinzufügen

• #17613: DOC: curve_fit, sigma einschließen

• #17615: MAINT: scipy.optimize.root: Fehler beheben, wenn sowohl args als auch jac…

• #17616: MAINT: optimize.minimize: `callback` für verbleibende… verbessern

• #17617: DEP: MaximumFlowResult.residual entfernen

• #17618: DOC: Unicode-Fehler im qmc-Beispiel beheben

• #17622: MAINT: optimize.root_scalar: Fehler auslösen, wenn NaN angetroffen wird

• #17624: ENH: Von-Mises-Fisher-Verteilung hinzufügen

• #17625: DOC: Beispiele für spezielle Funktionen im Zusammenhang mit Student-t…

• #17626: DOC: Docstrings von skalierten Bessel-Funktionen verbessern

• #17628: ENH: Sobol'-Indizes hinzufügen

• #17629: DOC: stats: Beispielbehandlung odd_ratio

• #17637: DEP: Standard von special.comb auf legacy=False umstellen

• #17643: TST: interpolate/rgi: Tests für absteigend geordnete Punkte hinzufügen

• #17649: Dokumentationszeilen korrigieren

• #17651: Update _svds.py mit Entfernung von nicht mehr benötigtem QR für LOBPCG-Ausgabe

• #17654: MAINT:interpolate: .c-Datei zu .gitignore hinzufügen

• #17655: DEV: Prüfung auf falsch benannte Tests hinzufügen

• #17657: DEV: OpenBLAS-Handhabung auf Win-Maschine optimieren

• #17660: MAINT: optimize.newton: converged=False bei Sekante mit Null…

• #17663: DOC: optimize.curve_fit: Beispielausgabe kann variieren

• #17664: MAINT: optimize.root_scalar: Fehler bei Unterlauf-Vorzeichenprüfung beheben

• #17665: DOC: Ungenauigkeit des `pcov`-Ergebnisses von curve_fit erwähnen

• #17666: DOC: optimize.root_scalar: Dokumentation und Implementierung harmonisieren…

• #17668: ENH: stats.loguniform: Methoden neu formulieren, um Überlauf zu vermeiden

• #17669: MAINT: optimize.newton: Fehler mit komplexem `x0` vermeiden

• #17674: DOC: optimize: Tutorial-Beispiel für die Übergabe von kwargs an aufrufbare Funktionen hinzufügen

• #17675: ENH: lobpcg.py aktualisieren

• #17676: BUG: Array-ähnliche Typen in scipy.io.savemat korrekt behandeln

• #17678: DOC: optimize: Zeigen, wie Memoisation Duplizierung von Arbeit vermeidet

• #17679: ENH: optimize.minimize: Bereichsbeschränkungen zu COBYLA hinzufügen

• #17680: DOC: Beispiele für spezielle Funktionen im Zusammenhang mit neg. Binomial…

• #17682: DOC: Reales Beispiel für `stats.chisquare` hinzufügen

• #17684: ENH: Unterstützung für die `Bounds`-Klasse in lsq_linear

• #17685: ENH: stats: Implementierung von _sf für die Foldnorm-Verteilung.

• #17687: MAINT: optimize.toms748: "rtol too small"-Meldung korrigieren

• #17688: MAINT: optimize.curve_fit: `f` und `jac` memoisieren

• #17691: ENH: optimize.root_scalar: Newton ohne f’, Sekante ohne… erlauben

• #17692: MAINT: optimize.minimize_scalar: Konsistenz der Ausgabeform erzwingen

• #17693: DOC: Korrektur der Formelnotation für pointbiserialr-Korrelation.

• #17694: ENH: stats: _sf und _isf für Halbcauchy; _sf für Foldcauchy implementieren

• #17698: MAINT: Implizite Float-Konvertierung im rgi-Test

• #17700: ENH: Inverse Wishart Entropie

• #17701: DOC: stats: Referenz für die Genexpon-Verteilung korrigieren.

• #17702: DOC: stats: Referenzen und Links für deskriptive Statistiken vervollständigen

• #17704: MAINT: optimize.bracket: nicht lautlos scheitern

• #17705: DOC: optimize.minimize_scalar und ähnliche: Dokumentation korrigieren…

• #17707: DOC: Acetazolamid-Beispiel zu `stats.fisher_exact` hinzufügen

• #17708: ENH: stats: _ppf und _isf für genexpon implementieren.

• #17709: MAINT: Copyright-Datum aktualisieren

• #17711: MAINT: 1.10.0 relnotes vorportieren

• #17714: ENH: Öffentliche API für schnelle DisjointSet-Teilmengengröße bereitstellen.

• #17724: DOC: spatial: Mehrere Aktualisierungen

• #17729: STY: Unicode-Fehler beheben

• #17730: MAINT: CircleCI SSH-Schlüssel drehen

• #17732: MAINT: optimize.toms748: keine Newton-Interpolation nach Sekanten-Interpolation

• #17742: ENH: _entropy für beta-, chi- und chi2-Verteilungen überschreiben

• #17747: DOC: stats.jarque_bera: semi-realistisches Beispiel hinzufügen

• #17750: ENH: Unterstützung von Multinomialverteilungen mit n=0 Versuchen.

• #17758: ENH: analytische Formel für F-Verteilungsentropie

• #17759: DOC: stats.skewtest: semi-realistisches Beispiel hinzufügen

• #17762: DOC: Leerzeichen zwischen Direktivenamen und Doppelpunkt entfernen ::

• #17763: DOC: Einfach- zu-Doppelpunkt für Direktive.

• #17764: ENH: Entropie für die Matrix-Normalverteilung

• #17765: DOC: stats: Zusätzliche Beispiele für Normalitätstests

• #17767: DOC: stats: Hypothesentests auf der Hauptseite neu organisieren

• #17768: TST: special: Falsch benannte Tests beheben

• #17769: DOC/BUG: Fehlende Entropie-Methoden in Docstrings hinzufügen

• #17770: TST: stats: Falsch benannte Tests korrigiert

• #17772: MAINT: Unbenutzte Test-Utility-Funktionen entfernen

• #17773: DOC: stats: Realistische Beispiele für Korrelationstests hinzufügen

• #17778: DOC: stats: Realistische Beispiele für Varianztests hinzufügen

• #17780: MAINT: optimize.minimize: Neues Callback-Interface reparieren, wenn Parameter…

• #17784: DOC: linalg: Docstring von `linalg.sqrtm` korrigieren

• #17786: DOC: Beispiele für ndtr, ndtri

• #17791: DEP: maxiter-Keyword-Argument in _minimize_tnc entfernen

• #17793: MAINT: Division durch Null in differential_evolution entfernen

• #17794: TST: Test-Suite für dgamma-Verteilung hinzugefügt

• #17812: MAINT: (optional) pre-commit-Hook hinzufügen

• #17813: MAINT: integrate.qmc_quad: qmc_quad wieder einführen

• #17816: MAINT: Typed-Methode in `stats.sobol_indices` erlauben

• #17817: MAINT: `qmc_quad`-Parameter `args` entfernen

• #17818: BUG/ENH: stats: Mehrere Aktualisierungen für dgamma.

• #17820: DOC/BUG: `ndtri` nur dort plotten, wo es definiert ist

• #17824: ENH: Analytische Entropie für InvGauss-Verteilung

• #17825: DOC: optimize: Begriff "zero" in "root" ändern

• #17829: DOC: stats: RNG-Verhalten dokumentieren, wenn die Verteilung tief kopiert wird

• #17830: MAINT: stats._axis_nan_policy: Geeignete TypeErrors auslösen

• #17834: MAINT: Genauigkeit der Betaprime-CDF in scipy.stats verbessern

• #17835: DOC: integrate: Einschränkung der numerischen Integration dokumentieren

• #17836: DOC: integrate.solve_ivp: Auswirkungen des Parameters `vectorized` klären

• #17837: DEP: integrate.nquad: Parameter `full_output` deprecarieren

• #17838: DOC: integrate.quad: Verhalten ist nicht garantiert für divergente…

• #17841: DOC: linalg: Beispiel für pinv erweitern

• #17842: DOC, MAINT: Issue-Vorlage für Dokumentationsprobleme hinzufügen

• #17848: ENH: Implementierung von _sf und _isf für die Powernorm-Verteilung

• #17849: ENH: special: Funktion _scaled_exp1 hinzufügen

• #17852: MAINT: optimize: `optimize.curve_fit`-Dokumentation und Fehler… verbessern

• #17853: DOC: integrate.dblquad/tplquad: Ergebnisbeschreibungen aktualisieren

• #17857: MAINT: analytische Formel für Genlogistic-Entropie

• #17865: MAINT: stats: Aktuelle CI- und andere Probleme beheben

• #17867: DOC: Hinweis auf negative Variablen für linprog

• #17868: ENH: Analytische Formel für Nakagami-Verteilungsentropie hinzufügen

• #17873: ENH: Analytische Formel für dgamma-Verteilungsentropie hinzugefügt…

• #17874: ENH: Analytische Formel für Truncnorm-Entropie hinzugefügt (#17748)

• #17876: DOC: Versteckte Stats-Abschnitte aus Seitenleiste/TOC entfernen

• #17878: Alles linten

• #17879: DOC: Dokumentation für den Haupt-Namespace hinzufügen

• #17881: BUG: Handhabung von benutzerdefinierten Filtern in `signal.decimate` korrigieren

• #17882: BLD: Meson-Build-Warnungen über mehrere Ziele hinweg beheben

• #17883: DOC: Bedeutung von optionalen Argumenten in optimize.leastsq klargestellt

• #17886: ENH: Warnung vor fehlendem Rand, wenn die NOLA-Bedingung in… fehlgeschlagen ist

• #17889: DOC: Entwicklungsleitfaden bereinigen

• #17892: MAINT: stats: Bereinigung nach "Lint everything" in stats.

• #17894: MAINT: .gitignore mit Meson und Linter aktualisieren

• #17895: DOC: Konfigurationsinformationen im Issue-Template

• #17897: MAINT: SHA von "Lint everything" in .git-blame-ignore-revs aktualisieren

• #17898: DOC: Versteckte Untermodule aus der Seitenleiste entfernen

• #17899: MAINT: Conda für Linter verwenden

• #17900: Pre-commit-Hook in Python neu implementieren

• #17906: DOC: interpolate: Hinweis gegen die Verwendung von triangulationbasierten… hinzufügen

• #17907: DOC: stats.wilcoxon: vor Rundungsfehlern in x-y warnen

• #17908: ENH: Verbesserungen der Powerlognormal-Verteilung

• #17909: ENH: Genauigkeit von Betaprime-PPF in scipy.stats verbessern

• #17915: DOC: Warnung zur Docstring der butter-Funktion hinzufügen

• #17921: CI: Conda-Index nach Cache-Invalidierung bereinigen

• #17922: DOC: Doc der bilinearen Diskretisierung von lti korrigiert

• #17929: ENH: stats.nakagami.entropy: Formulierung verbessern

• #17930: ENH: Asymptotische Entwicklungen für die Entropie von `genlogistic`… verwenden

• #17937: DOC: Pip + venv-Anweisungen in der Contributor-Dokumentation aktualisieren…

• #17939: DOC: ttest_ind_from_stats: Negative Standardabweichung diskutieren

• #17943: ENH: Früher Ausstieg bei Random-CD-Optimierung in 1D

• #17944: Pre-commit sollte fehlschlagen, wenn Fixes von Ruff gemacht werden

• #17945: DOC: Seed nur in HTML entfernen

• #17946: ENH: Maxwell-Verteilung `sf`/`isf` Override

• #17947: TST: Liste der Module für Importzyklusprüfungen aktualisieren

• #17948: STY: Nur gestagte Dateien korrigieren.

• #17949: ENH: stats.dirichlet_multinomial: Implementierung vektorisieren

• #17950: MAINT: OpenBLAS-Version erhöhen, macOS-Image in GHA erhöhen

• #17956: MAINT: optimize.dual_annealing: Callable `jac` mit `args` korrigieren

• #17959: MAINT: Unterstützte Python- und NumPy-Versionen aktualisieren, um…

• #17961: ENH: optimize.linprog: Nicht erkannte Optionen unverändert an HiGHS weitergeben

• #17964: DEP: integrate.quad_vec: Parameter `full_output` deprecarieren

• #17967: MAINT: std::move-Aufrufe vollständig qualifizieren, um clang -Wunqualified-std-cast-call zu beheben

• #17971: ENH: stats: Hinzufügen von `axis` Tupel und `nan_policy` zu `sem` und `iqr`

• #17975: BUG: `test_lobpcg.py` aktualisieren

• #17976: DOC/MAINT: Release-Einträge vereinfachen

• #17980: FIX: CI: Vermeiden, Cython-Dateien an ruff zu übergeben

• #17982: MAINT: Release-Einträge hinzufügen und "move to blame ignore" anwenden

• #17987: DOC: `.rst.txt` in Quellcode verschieben und Bereinigung der Dokumentengenerierung

• #17989: MAINT: sparse.linalg: nicht verwendeten `__main__`-Code entfernen

• #17990: BLD: Musllinux-Wheels für Nightly-Builds erstellen

• #17998: ENH: optimize.RootResults: `RootResults` als `OptimizeResult` gestalten

• #18000: DOC: stats, interpolate: Einige kleine Docstring-Probleme beheben.

• #18002: ENH: `sf` und `isf` von halflogistic überschreiben

• #18003: ENH: Genauigkeit der halbnormalen CDF verbessern

• #18006: BLD: Relative Pfade für NumPy-Include- und Bibliotheksverzeichnisse verwenden

• #18008: MAINT: Release Notes für 1.10.1 portieren

• #18013: MAINT: stats.vonmises.fit: Abwärtskompatibilität beibehalten

• #18015: TST: optimize.root_scalar: Tests refaktorieren und Chandrupatla… hinzufügen

• #18016: `axes`-Argument zu ndimage-Filtern hinzufügen

• #18018: DOC: Beispiel hinzufügen, das zeigt, wie Rotationen in der Dokumentation geplottet werden

• #18019: Tests für `trimmed_var` und `trimmed_std` in `stats.mstats` hinzufügen

• #18020: TST: stats.mstats: `median_cihs`/`sen_seasonal_slopes`… hinzufügen

• #18021: DEP: linalg: `tri{,u,l}` deprecate

• #18022: DOC: interpolate: Link zum Gist mit dem Porting Guide hinzufügen

• #18023: DOC: Anleitung zum Dokumentieren von Beispielen mit RNG und auch in sich geschlossenen…

• #18027: DOC: Tippfehler im Abschnittstitel im Interpolationstutorial beheben

• #18028: DOC: "underlying" des Titels in "extrapolate" korrigieren

• #18029: Fehler bei `betabinom` Stats beheben, wenn nur ganze Zahlen für a und… verwendet werden

• #18032: BLD: NDEBUG-Flag für Release-Builds hinzufügen

• #18034: BLD: Vermeiden, `run_command(py3, …)` auszuführen, um Cross-Compilierung zu verbessern

• #18035: ENH: stats: `ecdf`-Funktion hinzufügen

• #18036: BLD: Windows-Wheel für py39 gegen numpy 1.22.3 bauen

• #18037: DOC/MAINT: Source-Button korrigieren

• #18040: DOC: Fehler in der Dokumentation von `_minimize_trustregion_exact` beheben

• #18043: MAINT: GH-Bug-Vorlage aktualisieren

• #18045: MAINT: CODEOWNERS aktualisieren.

• #18047: DOC: `scipy.spatial.distance.pdist` Docstring aktualisieren, um ihm zu entsprechen…

• #18049: STY: `Python.h` vor allen anderen Headern einbinden.

• #18050: MAINT: integrate.qmc_quad: Verhalten des Parameters `log` korrigieren

• #18052: BLD: anaconda-client zum Hochladen von Wheels verwenden

• #18053: DOC: Korrektur des Docstrings für "expectile" - empirische CDF

• #18058: BLD: Meson-native Abhängigkeitssuche für pybind11 verwenden

• #18059: Johnson-Verteilungen `sf` und `isf` überschreiben

• #18060: MAINT: Pavement entfernen

• #18061: ENH: Array @ LinearOperator implementieren

• #18063: DOC: Dokumentation für `distance_transform_{cdt,edt}` verbessern

• #18064: DOC: Beispiele für `xlogy` hinzufügen

• #18066: TST: stats.nct: Test auf Absturz mit großem nc hinzufügen

• #18068: TST: stats.ksone: Toleranz des Varianztests lockern

• #18070: Docstring: Hinweis zur Achsenreihenfolge bei bivariaten Splines

• #18072: DOC: Dokumentation des Parameters `t` in `splprep` korrigieren #17893

• #18073: MAINT: Nicht empfohlene NumPy-Funktionen und Konstanten vermeiden

• #18075: MAINT: Pooch-Abhängigkeiten aktualisieren

• #18076: DOC: Tippfehler im Docstring für `kurtosis` und Leerzeichen in `_continuous_distns` beheben

• #18077: BUG: Auf Endlichkeit des Anfangszustands prüfen

• #18081: ENH: Einzelne Beobachtung für gleiche Varianz in `stats.ttest_ind` zulassen

• #18082: DOC: Beispiele für `xlog1py` hinzufügen

• #18083: STY: mypy-Zuweisung korrigieren.

• #18084: BUG: VDC-Permutationen bei Initialisierung von Halton berechnen

• #18092: ENH: stats.ecdf: Unterstützung für rechtszensierte Daten hinzufügen

• #18094: ENH: Asymptotische Expansion für die Entropie der Chi-Verteilung verbessern mit…

• #18095: ENH: Asymptotische Expansion für die Entropie der Gamma-Verteilung

• #18096: MAINT: stats.johnsonsu: `_stats` überschreiben

• #18098: ENH: Verfügbaren Bereich der Gompertz-Entropie durch `scaled_exp1` erhöhen

• #18101: DOC: Referenzen zum Docstring von `UnivariateSpline` hinzufügen #17828

• #18102: ENH: stats.goodness_of_fit: Filliben-Test hinzufügen

• #18104: BUG: Matlab-verschachtelte Arrays aktivieren

• #18107: ENH: Dunnett-Test hinzufügen

• #18112: FIX: Semantik in `QMCEngine.reset` zurücksetzen

• #18120: Kommentare zu `fmin_powell` in `scipy/optimize` korrigieren

• #18122: ENH: Asymptotische Expansion für die Entropie der inversen Gamma-Verteilung hinzugefügt (#18093)

• #18127: MAINT: Inkonsistenzen in `_continous_dists` bereinigen

• #18128: MAINT: Test gegen generische `fit`-Methode für die vonmises-Verteilung hinzufügen

• #18129: TST: stats.rv_continuous.fit: `nnlf` anstelle von `_reduce_func`… verwenden

• #18130: Einige Dokumentationsaktualisierungen und kleine Code-Anpassungen.

• #18131: ENH: Asymptotische Expansion für die Entropie der gengamma-Verteilung hinzugefügt

• #18134: ENH: stats: `_cdf` verbessern und `_sf` für genhyperbolic implementieren

• #18135: Asymptotische Expansion für die t-Entropie hinzugefügt (#18093)

• #18136: ENH: stats.ecdf: `confidence_interval`-Methoden hinzufügen

• #18137: Bugfix für `somersd`, bei dem es zu einem Integer-Überlauf kommen konnte

• #18138: ENH: Genauigkeit der genlogistic-Methoden verbessern

• #18144: DOC: Beispiele für `friedmanchisquare` hinzufügen

• #18145: BLD: Warnung ausgeben beim Kompilieren aus dem Quellcode unter 32-Bit-Windows

• #18149: TST: Problem mit ungenauen `cython_blas`-Tests beheben

• #18150: ENH: CI und `str` zu Dunnett-Test hinzufügen

• #18152: ENH: stats.moment: Berechnung nicht-zentraler Momente aktivieren

• #18157: CI: Pre-Release-Job fixen, der mit Cython 3.0b1 fehlschlägt

• #18158: DOC:stats: Beschreibungen von Levy und Levy_l korrigieren

• #18160: BUG: Falscher Status von `_check_result` zurückgegeben. Siehe #18106. optimize

• #18162: ENH: Dweibull-Entropie

• #18168: TST: spatial: Fehlerhaften Test überspringen, um CI wieder grün zu bekommen

• #18172: MAINT: optimize.root_scalar: graceful Rückgabe, wenn aufrufbar…

• #18173: DOC: Links für ARPACK auf ARPACK-NG umstellen

• #18174: DOC: Pip-Problem mit mehreren `--config-settings` zitieren

• #18178: ENH: `_sf`-Methode für die Anglit-Verteilung hinzugefügt (#17832)

• #18181: DOC: Updates der Wheel-Build-Infrastruktur

• #18187: MAINT: stats.ecdf: Anzahl der noch zu berücksichtigenden Beobachtungen kurz vor den Ereignissen speichern

• #18188: BUG: interpolate: Längenvalidierung von x-y für `make_smoothing_spline` hinzufügen.

• #18189: DOC: Korrektur des Problems mit der Seitenleisten-Darstellung über dem Text

• #18190: ENH: `vonmises`-fit für schlechten Startwert des Standortparameters korrigieren

• #18193: MAINT: stats.kendalltau: Überlauf vermeiden

• #18195: MAINT: interpolate: Duplizierte FITPACK-Schnittstelle `_fitpack._spl_.` entfernen.

• #18196: ENH: Log-Rank-Test für Überlebenszeitanalyse hinzufügen

• #18199: BUG: ValueError für nicht übereinstimmende `w`-Dimensionen auslösen und testen für…

• #18200: TST: stats: `genexpon` von `xslow` nach `slow` Fit-Test-Sets verschieben.

• #18204: MAINT/TST: `Slerp`-Typisierung und besseres `iv` in `Rotation` korrigieren

• #18207: ENH: Genauigkeit der CDF der gefalteten Normalverteilung verbessern

• #18209: ENH: `integrate.simpson` für gerade Anzahl von Punkten verbessern

• #18210: ENH: stats.ttest_ind: Freiheitsgrade und Konfidenzintervall hinzufügen

• #18212: ENH: stats.ecdf: `evaluate`- und `plot`-Methoden hinzufügen; Restrukturierung…

• #18215: DOC: stats: Attribute von `DunnettResult` beschreiben

• #18216: MAINT: `make_dataclass` durch explizite `dataclasses` ersetzen

• #18217: MAINT: stats: Konsistent NumPy-Zahlen zurückgeben

• #18221: DOC: Anleitung hinzufügen, wie man eine `dataclass` für Ergebnisobjekte erstellt

• #18222: MAINT: stats.TTestResult: NaN-Bug in ttest-Konfidenzintervallen beheben

• #18225: ENH:MAINT:linalg det in Cython und mit nDarray-Unterstützung

• #18227: ENH: stats: Konfigurationsklassen für Resampling-Methoden und Beispiel…

• #18228: ENH: stats.geometric.entropy: Analytische Formel implementieren

• #18229: ENH: stats.bootstrap: Einseitige Konfidenzintervalle hinzufügen

• #18230: BUG: NaN-Segfault in KDTree, nicht-endliche Eingaben ablehnen

• #18231: ENH: stats.monte_carlo_test: Unterstützung für Mehrstichproben-Statistiken hinzufügen

• #18232: ENH: Überlebens- und inversen Überlebensfunktionen der dweibull-Verteilung überschreiben…

• #18237: MAINT: `Rotation`-Typisierung aktualisieren

• #18238: MAINT:optimize: Diverse `shgo`-Korrekturen

• #18240: Tippfehler beheben

• #18241: MAINT: Gitpod zugunsten von GitHub Codespaces entfernen

• #18242: MAINT: Scipy mit Cython3 kompilieren lassen

• #18243: TST: stats.dunnett: Seed in `test_shapes` korrigieren

• #18245: DOC: Inhalt bezüglich der Verwendung von `setup.py` aus der Dokumentation entfernen

• #18246: CI: Wheel-Build-Aktion überarbeiten

• #18247: BLD: `const` zu Cython-Signaturen für BLAS/LAPACK hinzufügen

• #18248: BLD: Versionsprüfung für minimale Cython-Version implementieren

• #18251: DOC: `orthogonal_procrustes` Referenzpapierdatum und DOI korrigieren

• #18257: BLD: Fehlende Build-Abhängigkeit für `cython signature .txt`-Dateien beheben

• #18258: DOC: Link in Release Notes v1.7 korrigieren

• #18261: `axes`-Unterstützung zu `uniform_filter`, `minimum_filter`, `maximum_filter` hinzufügen

• #18263: BUG: Einige Anpassungen am PROPACK-F2PY-Wrapper und den Build-Flags

• #18264: MAINT: Verwendungen von `from numpy.math cimport` entfernen, `npy_blas.h` aktualisieren

• #18266: MAINT: `cdef`-Funktionen, die keine Ausnahme auslösen, explizit markieren…

• #18269: ENH: stats: `_sf` und `_isf` für exponweib implementieren.

• #18270: CI: Meson-Python aus seinem Haupt-Branch in einem CI-Job testen

• #18275: TST: stats: Infrastruktur für die Generierung von Verteilungsfunktionen…

• #18276: MAINT: stats.betaprime: Irreführende Warnungen in `fit`, `stats` vermeiden

• #18280: DOC: spatial.distance: Formel für {s,sq}euclidean aktualisieren

• #18281: BLD: Warnungen für inkompatible Zeigertypen aktivieren

• #18284: DOC: gmres-Dokumentation zur Vorbedingung verbessern (scipy.sparse.linalg)

• #18285: MAINT: Codecov entfernen

• #18287: DOC: Beispiel für `distance_transform_bf`

• #18288: TST: stats.ortho_group: Test der Determinantenverteilung verbessern

• #18289: MAINT: mmread: führende Leerzeichen erlauben

• #18290: DEP: stats.mode: ValueError bei nicht-numerischer Eingabe auslösen

• #18291: TST: stats._axis_nan_policy: Test hinzufügen, dass dekorierte Funktion…

• #18292: CI: CircleCI-API-Token hinzufügen, um den HTML-Vorschau-Link zu korrigieren

• #18293: BUG: Fehler für inkompatible Zeigerwarnung von `stats._rcond` beheben #18282

• #18294: CI: `setup.py`-basierte Jobs aus GitHub Actions entfernen und Ausführung…

• #18297: MAINT: linalg.solve_discrete_are: Tippfehler in Fehlermeldung korrigieren

• #18299: DOC: interpolate: "Siehe auch"-Referenzen für Daten auf regulären…

• #18301: CI: `runtests.py` und zugehörige Skripte/Dateien entfernen

• #18303: DOC: CSS-Anpassung im Dunkelmodus und verstecktes toctree im Entwicklungsbereich

• #18304: MAINT: boost_math aktualisieren

• #18305: ENH: ndimage: `axes`-Argument zu `rank_filter`, `percentile_filter`, … hinzufügen

• #18307: DOC: CDF unter Methoden für die multivariate t-Verteilung hinzufügen

• #18311: CI: Lint-Job von Azure nach GHA verschieben

• #18312: CI: gcc-8-Test nach GHA verschieben

• #18313: CI: ASV aus AzureCI entfernen

• #18314: CI: scikit-umfpack/sparse aus Azure-Tests entfernen

• #18315: CI: Coverage-Jobs entfernen

• #18318: MAINT: Funktionszeiger-`ctypedefs` als `noexcept` markieren

• #18320: CI: Ref-Guide-Check nach CircleCI migrieren

• #18321: Revert: “ENH: stats.anderson_ksamp: Permutationsversion von… hinzufügen”

• #18323: ENH: Verfügbaren Bereich von `vonmises` `fit` erhöhen

• #18324: ENH: `entropy`-Methode für multivariate t-Verteilung hinzufügen

• #18325: CI: Azure cp39/full/win-Job nach GHA verschieben

• #18327: MAINT: optimize.milp: Verhalten für unerwartete sparse… verbessern

• #18328: MAINT: stats.shapiro: p-Wert überschreiben, wenn len(x)==3

• #18330: BLD: Build-Warnungen unter Windows vermeiden, pybind11 und meson… hochstufen

• #18332: TST: Geringfügiges Genauigkeitsproblem für `stats.multivariate_t`-Test beheben

• #18333: CI: windows cp311 use-pythran=false full, sdist GHA

• #18337: MAINT: boost_math aktualisieren

• #18339: TST: optimize: `test_milp_timeout` korrigieren

• #18340: DOC: interpolate: Rbf als Legacy deklarieren

• #18341: DEP: signal: Verwenden von medfilt und order_filter mit float128… deprecaten

• #18342: TST: stats.mstats.median_cihs: Test stärken

• #18343: MAINT: `math.prod` verwenden (python >= 3.8)

• #18344: MAINT: Cython-Compiler-Direktive `cpow` auf `True` setzen

• #18345: DEV: Workaround für pathlib-Bug, der `dev.py` für Python 3.9… betrifft

• #18349: MAINT: stats.dgamma.entropy: Veraltete NumPy-Verwendung vermeiden und…

• #18350: TST: `np` statt `math` für Funktionen verwenden, um Konvertierung von ndim>0 zu vermeiden…

• #18351: CI: Azure sdist-Job entfernen

• #18352: MAINT: stats: Weitere Vermeidung von veralteter NumPy-Verwendung

• #18353: `ruff.toml`-Konfiguration nach `lint.toml` migrieren

• #18355: ENH: LinearOperator durch Zahl teilen lassen

• #18357: MAINT: Klarere Fehlermeldung in `LinearOperator * spmatrix`

• #18358: ENH:MAINT:linalg lu in Cython und mit ndarray-Unterstützung hinzugefügt

• #18359: MAINT: Fehlerhaften Link in `setup.py` korrigieren

• #18360: DOC: Beispiele für negative Binomialfunktion in `special` verbessern

• #18362: MAINT: `_cythonized_array_utils.pxd` `noexcept` Funktionsdeklaration hinzufügen

• #18369: CI: bdist_wheel Windows-Job von Azure nach GHA verschieben

• #18370: DOC: stats.chisquare: Attribut ist pvalue, nicht p

• #18374: CI: auf rtools40 pinnen

• #18378: DOC: `output_type` zur Signatur von `cKDTree.query_pairs` hinzufügen

• #18379: TST/MAINT: Korrektheitstest für `vonmises` fit bei extremen Kappa-Werten entfernen…

• #18380: MAINT: Beschränkung der fittbaren Daten für die vonmises-fisher-Verteilung…

• #18382: TST: stats.cosine: Test modifizieren, um Fehler zu unterdrücken

• #18383: MAINT: Smoke-Testing von `signal.detrend` hinzufügen

• #18384: DOC: Dokumentation von `vonmises` verbessern

• #18387: DOC: `_fitpack_py` und `_fitpack_impl` Docstrings deduplizieren

• #18392: BUG: optimize.differential_evolution: Fehler bei Division durch Null beheben

• #18399: DOC: "HACKING" durch "hacking" ersetzen

• #18400: DOC: Beschreibung des `method`-Arguments in `mannwhitneyu` verbessern

• #18402: TST: Fehlerhafte `signal.windows`-Tests beheben

• #18405: Revert: “BLD: `const` zu Cython-Signaturen für BLAS/LAPACK hinzufügen (#18247)”

• #18410: TST: Fehlerhafte Tests für Unbeschränktheit von `linprog` beheben

• #18411: BLD: Intel Fortran-Fix und MinGW-bezogene Bereinigungen

• #18412: MAINT: Formenmanipulationen in `signal.detrend` vereinfachen

• #18413: MAINT: Dokumentation für Interpolator-Klassen harmonisieren

• #18414: CI: Letzten Azure-Job nach GHA verschieben

• #18418: Warnung beheben, wenn `nogil` vor `except` platziert wird

• #18419: MAINT: interpolate: Nicht verwendete Codes in `_fitpackmodule.c` entfernen.

• #18421: BLD: Weitere PROPACK-Korrekturen, Entfernung von Timer-Code

• #18422: MAINT: stats: `genexpon` ist nicht mehr zu langsam für `test_rvs_broadcast`.

• #18426: BLD: Zwei `xsimd`-Regressionsfehler und ein PROPACK-Bug beheben

• #18427: ENH: Unnötige Berechnungen in `scipy.stats.rankdata` verhindern

• #18429: DOC: Alle Build-Dokumente umschreiben und Build/Contributor-Struktur…

• #18430: MAINT: stats.mode: `nan_policy`-Verhalten verbessern

• #18433: ENH: Log-PDF und PDF der t-Verteilung für große Freiheitsgrade…

• #18438: BLD: DOC: Caching-Verhalten von Sphinx-Doc-Builds für `.dev`… korrigieren

• #18439: BLD: `xsimd` erkennen, wenn es installiert ist, und es zu den Pythran-Abhängigkeiten hinzufügen

• #18441: ENH:stats: `sf`-Methode für `betaprime` hinzufügen

• #18442: TST: Präzision mehrerer linalg/sparse.linalg-Tests korrigieren

• #18444: DOC: Sobel-Transformation erläutern

• #18446: MAINT: Deb03 GO Benchmark korrigieren

• #18447: DOC: Referenzen auf Azure entfernen

• #18449: ENH: Genauigkeit von sf/isf für die trunkierte Exponentialverteilung erhöhen

• #18451: DEV: Anzahl der physischen Kerne in `dev.py build` standardmäßig verwenden

• #18454: DOC: Beispiel für `distance_transform_cdt` hinzufügen

• #18455: MAINT: `detrend` vereinfachen

• #18458: DOC: odr: `cov_beta` ist nicht skaliert durch die Residuen… verdeutlichen

• #18459: DOC: optimize: Verwendung von `functools.partial` im Tutorial hinzufügen

• #18460: DOC: Beispiele für `ndimage.generic_filter`

• #18461: TST: stats.ReferenceDistribution: komplementäre Methoden verwenden…

• #18462: MAINT: `scipy/sparse/linalg/_isolve/tests/test_iterative.py` bereinigen

• #18463: MAINT: `scipy/sparse/linalg/_isolve/tests/test_iterative.py` parametrisieren

• #18466: DOC: Probleme in den `svds`-Docstring-Beispielen beheben, die fehlschlugen…

• #18468: BLD: UTF-8 in `tools/cythonize.py` erzwingen und einige Bereinigungen

• #18472: MAINT: Docstrings von `lsim2`/`impulse2`/`step2` entfernen

• #18475: DOC: Entferne Warnungen im Doc-Build

• #18476: TST: stats/optimize: Filter Warnungen in Tests

• #18482: MAINT: Stelle sicher, dass Nelder-Mead den Fließkommatyp beachtet

• #18486: DOC: Entferne bereits gelösten Filter für Deprecation Warnings

• #18489: DEP: signal: Depreziere den Import von Fensterfunktionen aus signal…

• #18493: BUG: stats: Korrigiere die Variable, die zum Überspringen eines Tests geprüft wird.

• #18500: MAINT: Passe den Code-Kommentar für die Liste privater, aber vorhandener Module an

• #18501: TST: interpolate: Füge einen Regressionstest für bisplev Integer Overflow hinzu

• #18502: BUG: Schutz vor nicht-endlichen kd-tree-Abfragen

• #18503: Korrigiere PPoly-Schreibschutzproblem für den c-Parameter

• #18504: MAINT: Lade "nighlighties" an einen neuen Speicherort hoch

• #18505: MAINT: sparse: Generalisiere isshape, um (optional) Nicht-2D-...

• #18507: Bereinige die Sparse-Array-API

• #18508: ENH: Stelle sicher, dass das Ergebnis von divide(sparse, dense) sparse ist

• #18509: Entferne Index-Downcasting für Sparse-Arrays

• #18510: TST: Füge Regressionstests für Sparse-Erstellungsfunktionen hinzu.

• #18513: MAINT: sparse: Kosmetische Updates + Typing für sputils

• #18516: DOC: Füge eine Benutzerhandbuchseite hinzu, die neue Sparse-Arrays einführt

• #18522: Pinne Vorab-Pipeline mit Cython>=3.0.0b3

• #18523: TST: Stufenweise Aktualisierungen von `test_base.py` für sparray-Konvertierung

• #18526: DOC: Korrigiere defekten Verweis auf `count_nonzero` in "Siehe auch".

• #18527: Versuche stabilen Sortierschritt bei der MST-Baumordnung

• #18528: ENH: Aktualisiere das Verhalten von `isspmatrix`

• #18531: Klassennamen zur Aktivierung von `isinstance`

• #18532: Korrigiere das `format`-Attribut in `_csr.py`

• #18536: Füge Deprecation-Hinweise zu Sparse-Array-Dokumenten hinzu

• #18538: ENH: sparse: Füge `_array`-Version der `diags`-Erstellungsfunktionen hinzu.

• #18539: DOC: sparse: Dokumentiere kanonische Sparse-Formate

• #18540: MAINT: sparse: Depreziere Multi-Ellipsis-Indizierung

• #18542: ENH: sparse: Füge `nanmin`/`nanmax` hinzu (Nachfolge zu gh-8902)

• #18543: MAINT: optimize.root_scalar: Stelle sicher, dass die Wurzel ein Skalar ist

• #18545: TST: Beschleunige `test_import_cycles`

• #18549: TST: optimize: Filtere `RuntimeWarning`, die keinen Testfehler anzeigt…

• #18550: DOC: optimize.OptimizeResult: Hinweis, dass nicht alle aufgelisteten Attribute…

• #18551: Ersetze `sparse.__getattr__` durch Properties

• #18553: BENCH: sparse: Füge eine Benchmark für Sparse-Matrix-Potenzen hinzu

• #18554: BUG: sparse: Korrigiere die Einstellung des kanonischen Formats für DIA.tocoo

• #18556: MAINT: io: Ersetze `isspmatrix` durch `issparse` im `mmio`-Modul

• #18560: MAINT: integrate: Widerrufe die Deprezierung von `full_output` / Ergebnis…

• #18562: Korrigiere Docstrings für `csr_array` und Freunde

• #18563: DOC: Release Notes für SciPy 1.11.0

• #18591: MAINT: Versionsgrenzen für 1.11.0rc1

• #18596: DOC: Korrigiere Seitenleiste für API-Referenzseiten

• #18598: CI: Korrigiere Wheel-Upload zu Anaconda [Wheel-Build]

• #18599: Widerrufe "ENH: sparse: Füge `_array`-Version der `diags`-Erstellungs…

• #18608: Korrigiere Tippfehler im Modulnamen in Deprecation Warning

• #18629: Markiere `void`-Funktionen als `noexcept` in `_rotation.pyx`

• #18630: MAINT: stats: Entferne Long-Double-Unterstützung für alle Boost ufuncs

• #18636: MAINT: stats.truncnorm/stats.betaprime: Korrigiere `_munp` für höhere…

• #18657: MAINT: Korrigiere `no such option`-Fehler in `build_scipy` CI

• #18658: TST: Korrigiere zwei fehlgeschlagene Tests, die auf conda-forge aufgetreten sind

• #18659: DOC: `scipy._sensitivity_analysis`: Korrigiere Aussage über…

• #18671: MAINT: Backports für 1.11.0rc2

• #18672: BUG: Kleiner Shim für den Release-Prozess

• #18676: BUG: signal: Korrigiere `detrend` mit Array-ähnlichem `bp`

• #18697: MAINT: NumPy 1.25.0 Shims für arm64

• #18698: DEP: interpolate: Verzögere `interp2d`-Deprezierung und aktualisiere den Link

• #18724: MAINT, REL: Vorbereitung für SciPy 1.11.0 "final"

• #18737: TST: flackernder Test `TestSOSFreqz::test_fs_param`

• #18738: TST: flackernder Test `test_complex_iir_dlti`