SciPy 1.12.0 Versionshinweise

SciPy 1.12.0 ist das Ergebnis von 6 Monaten harter Arbeit. Es enthält viele neue Funktionen, zahlreiche Fehlerbehebungen, verbesserte Testabdeckung und bessere Dokumentation. Es gab eine Reihe von Deprekationen 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 veralteten SciPy-Funktionen verwendet (führen Sie dazu Ihren Code mit python -Wd aus und prüfen Sie auf DeprecationWarnings). Unsere Entwicklungsbemühungen werden sich nun auf Fehlerbehebungsversionen des 1.12.x-Zweigs und auf das Hinzufügen neuer Funktionen im Hauptzweig konzentrieren.

Diese Version erfordert Python 3.9+ und NumPy 1.22.4 oder neuer.

Für die Ausführung auf PyPy wird PyPy3 6.0+ benötigt.

Highlights dieser Version

• Experimentelle Unterstützung für den Array-API-Standard wurde für Teile von scipy.special sowie für alle von scipy.fft und scipy.cluster hinzugefügt. Es gibt wahrscheinlich Fehler, und frühes Feedback zur Verwendung mit CuPy-Arrays, PyTorch-Tensoren und anderen Array-API-kompatiblen Bibliotheken wird geschätzt. Verwenden Sie die Umgebungsvariable SCIPY_ARRAY_API zum Testen.

• Eine neue Klasse, ShortTimeFFT, bietet eine vielseitigere Implementierung der Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT), ihrer Umkehrung (ISTFT) sowie des (Kreuz-)Spektrogramms. Sie verwendet einen verbesserten Algorithmus zur Berechnung der ISTFT.

• Mehrere neue Konstruktoren wurden für Sparse-Arrays hinzugefügt, und viele Operationen unterstützen nun zusätzlich Sparse-Arrays, was die Migration von Sparse-Matrizen weiter erleichtert.

• Ein großer Teil der scipy.stats-API hat nun eine verbesserte Unterstützung für die Behandlung von NaN-Werten, maskierten Arrays und eine feinere Formbehandlung. Die Genauigkeit und Leistung einer Reihe von stats-Methoden wurden verbessert, und eine Reihe neuer statistischer Tests und Verteilungen wurden hinzugefügt.

Neue Funktionen

scipy.cluster Verbesserungen

• Experimentelle Unterstützung für den Array-API-Standard hinzugefügt; PyTorch-Tensoren, CuPy-Arrays und Array-API-kompatible Array-Bibliotheken werden nun akzeptiert (GPU-Unterstützung ist auf Funktionen mit reinen Python-Implementierungen beschränkt). CPU-Arrays, die in NumPy konvertiert und daraus konvertiert werden können, werden modulseitig unterstützt und zurückgegebene Arrays entsprechen dem Eingabetyp. Dieses Verhalten wird durch Setzen der Umgebungsvariablen SCIPY_ARRAY_API aktiviert, bevor scipy importiert wird. Diese experimentelle Unterstützung ist noch in der Entwicklung und enthält wahrscheinlich Fehler - Tests sind sehr willkommen.

scipy.fft Verbesserungen

• Experimentelle Unterstützung für den Array-API-Standard hinzugefügt; Funktionen, die Teil des Array-API-Erweiterungsmoduls fft sind, sowie die Fast-Hankel-Transformationen und die grundlegenden FFTs, die nicht im Erweiterungsmodul enthalten sind, akzeptieren nun PyTorch-Tensoren, CuPy-Arrays und Array-API-kompatible Array-Bibliotheken. CPU-Arrays, die in NumPy-Arrays konvertiert und daraus konvertiert werden können, werden modulseitig unterstützt und zurückgegebene Arrays entsprechen dem Eingabetyp. Dieses Verhalten wird durch Setzen der Umgebungsvariablen SCIPY_ARRAY_API aktiviert, bevor scipy importiert wird. Diese experimentelle Unterstützung ist noch in der Entwicklung und enthält wahrscheinlich Fehler - Tests sind sehr willkommen.

scipy.integrate Verbesserungen

• Hinzugefügt wurde scipy.integrate.cumulative_simpson für die kumulative Quadratur aus Abtastdaten mit der Simpsonschen 1/3-Regel.

scipy.interpolate Verbesserungen

• Neue Klasse NdBSpline repräsentiert Tensorprodukt-Splines in N Dimensionen. Diese Klasse weiß nur, wie ein Tensorprodukt anhand von Koeffizienten und Knotengeflechten ausgewertet wird. So verallgemeinert sie BSpline für 1D-Daten auf N-D und parallelisiert NdPPoly (das N-D-Tensorproduktpolynome repräsentiert). Auswertungen nutzen die lokalisierte Natur von B-Splines.

• NearestNDInterpolator.__call__ akzeptiert **query_options, die an den KDTree.query-Aufruf weitergegeben werden, um nächste Nachbarn zu finden. Dies ermöglicht beispielsweise die Begrenzung des Nachbarschaftsuchabstands und die Parallelisierung der Abfrage mit dem Schlüsselwort workers.

• BarycentricInterpolator erlaubt nun die Berechnung von Ableitungen.

• Es ist nun möglich, Interpolationswerte in einer bestehenden Instanz von CloughTocher2DInterpolator zu ändern und gleichzeitig die baryzentrischen Koordinaten der Interpolationspunkte zu speichern.

scipy.linalg Verbesserungen

• Zugriff auf neue Low-Level-LAPACK-Funktionen wird über dtgsyl und stgsyl bereitgestellt.

scipy.ndimage Verbesserungen

scipy.optimize Verbesserungen

• scipy.optimize.isotonic_regression wurde hinzugefügt, um nichtparametrische isotonische Regression zu ermöglichen.

• scipy.optimize.nnls wird in Python neu geschrieben und implementiert nun die sogenannte fnnls oder Fast NNLS, was es für hochdimensionale Probleme effizienter macht.

• Das Ergebnisobjekt von scipy.optimize.root und scipy.optimize.root_scalar meldet nun die verwendete Methode.

• Die Methode callback von scipy.optimize.differential_evolution kann nun über den Parameter intermediate_results detailliertere Informationen übergeben werden. Außerdem akzeptiert die Evolutionsstrategie strategy nun eine aufrufbare Funktion für zusätzliche Anpassungen. Die Leistung von differential_evolution wurde ebenfalls verbessert.

• Die Methode Newton-CG von scipy.optimize.minimize unterstützt nun Funktionen, die spärliche Hesse-Matrizen/Arrays für den Parameter hess zurückgeben, und ist etwas effizienter.

• Die Methode BFGS von scipy.optimize.minimize akzeptiert nun einen Startwert für die Inverse der Hesse-Matrix, was unter bestimmten Umständen effizientere Arbeitsabläufe ermöglicht. Der neue Parameter ist hess_inv0.

• Die Methoden CG, Newton-CG und BFGS von scipy.optimize.minimize akzeptieren nun die Parameter c1 und c2, die die Angabe der Armijo- und Krümmungsregelparameter ermöglichen.

• Die Leistung von scipy.optimize.curve_fit hat sich durch eine effizientere Zwischenspeicherung der aufrufbaren Funktion verbessert.

scipy.signal Verbesserungen

• freqz, freqz_zpk und group_delay sind nun genauer, wenn fs einen Standardwert hat.

• Die neue Klasse ShortTimeFFT bietet eine vielseitigere Implementierung der Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT), ihrer Umkehrung (ISTFT) sowie des (Kreuz-)Spektrogramms. Sie verwendet einen verbesserten Algorithmus zur Berechnung der ISTFT, der auf doppelten Fenstern basiert, und bietet eine feinere Steuerung der Parametrisierung, insbesondere in Bezug auf Skalierung und Phasenverschiebung. Es wurden Funktionen implementiert, um die Arbeit mit Signal- und STFT-Chunks zu erleichtern. Ein Abschnitt im „SciPy User Guide“ wurde hinzugefügt, der algorithmische Details beschreibt. Die Funktionen stft, istft und spectrogram wurden als veraltet markiert.

scipy.sparse Verbesserungen

• sparse.linalg Iterativ-Löser sparse.linalg.cg, sparse.linalg.cgs, sparse.linalg.bicg, sparse.linalg.bicgstab, sparse.linalg.gmres und sparse.linalg.qmr werden in Python neu geschrieben.

• Aktualisierte vendierte SuperLU-Version auf 6.0.1, zusammen mit einigen zusätzlichen Korrekturen.

• Sparse-Arrays haben zusätzliche Konstruktoren erhalten: eye_array, random_array, block_array und identity. kron und kronsum wurden angepasst, um zusätzlich Operationen auf Sparse-Arrays zu unterstützen.

• Sparse-Matrizen unterstützen nun eine Transponierung mit axes=(1, 0), um die Methode .T zu spiegeln.

• LaplacianNd ermöglicht nun die Auswahl der größten Teilmenge von Eigenwerten und unterstützt zusätzlich den Abruf der entsprechenden Eigenvektoren. Die Leistung von LaplacianNd wurde ebenfalls verbessert.

• Die Leistung von dok_matrix und dok_array wurde verbessert, und ihr Vererbungsverhalten sollte robuster sein.

• hstack, vstack und block_diag funktionieren nun mit Sparse-Arrays und erhalten den Eingabe-Sparse-Typ.

• Eine neue Funktion, scipy.sparse.linalg.matrix_power, wurde hinzugefügt, die die Potenzierung von Sparse-Arrays ermöglicht.

scipy.spatial Verbesserungen

• Zwei neue Methoden wurden für spatial.transform.Rotation implementiert: __pow__, um eine Rotation zu einer ganzzahligen oder gebrochenen Potenz zu erheben, und approx_equal, um zu prüfen, ob zwei Rotationen ungefähr gleich sind.

• Die Methode Rotation.align_vectors wurde erweitert, um ein eingeschränktes Ausrichtungsproblem zu lösen, bei dem zwei Vektoren genau ausgerichtet sein müssen. Wenn ein einziges Vektorpaar gegeben ist, gibt der Algorithmus nun die Rotation mit der minimalen Magnitude zurück, was als geringfügige rückwärts inkompatible Änderung angesehen werden kann.

• Eine neue Darstellung für spatial.transform.Rotation namens Davenport-Winkel ist über die Methoden from_davenport und as_davenport verfügbar.

• Leistungsverbesserungen wurden zu distance.hamming und distance.correlation hinzugefügt.

• Verbesserte Leistung von SphericalVoronoi sort_vertices_of_regions und zweidimensionale Flächenberechnungen.

scipy.special Verbesserungen

• Hinzugefügt wurde scipy.special.stirling2 zur Berechnung von Stirling-Zahlen der zweiten Art. Sowohl die exakte Berechnung als auch eine asymptotische Näherung (Standard) werden über exact=True bzw. exact=False (Standard) unterstützt.

• Hinzugefügt wurde scipy.special.betaincc zur Berechnung der komplementären unvollständigen Beta-Funktion und scipy.special.betainccinv zur Berechnung ihres Inversen.

• Verbesserte Präzision von scipy.special.betainc und scipy.special.betaincinv.

• Experimentelle Unterstützung für alternative Backends hinzugefügt: Funktionen scipy.special.log_ndtr, scipy.special.ndtr, scipy.special.ndtri, scipy.special.erf, scipy.special.erfc, scipy.special.i0, scipy.special.i0e, scipy.special.i1, scipy.special.i1e, scipy.special.gammaln, scipy.special.gammainc, scipy.special.gammaincc, scipy.special.logit, und scipy.special.expit akzeptieren nun PyTorch-Tensoren und CuPy-Arrays. Diese Funktionen sind noch in der Entwicklung und enthalten wahrscheinlich Fehler, daher sind sie standardmäßig deaktiviert. Aktivieren Sie sie, indem Sie die Umgebungsvariable SCIPY_ARRAY_API vor dem Import von scipy auf 1 setzen. Tests sind willkommen!

scipy.stats Verbesserungen

• Hinzugefügt wurde scipy.stats.quantile_test, ein nichtparametrischer Test, ob ein hypothetischer Wert der Quantilwert ist, der einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zugeordnet ist. Die Methode confidence_interval des Ergebnisobjekts liefert ein Konfidenzintervall des Quantils.

• scipy.stats.sampling.FastGeneratorInversion bietet eine bequeme Schnittstelle für schnelles Zufalls-Sampling durch numerische Inversion von Verteilungs-CDFs.

• scipy.stats.geometric_discrepancy fügt geometrische/topologische Diskrepanzmetriken für Zufallsstichproben hinzu.

• scipy.stats.multivariate_normal hat nun eine fit-Methode zum Anpassen von Verteilungsparametern an Daten mittels Maximum-Likelihood-Schätzung.

• scipy.stats.bws_test führt den Baumgartner-Weiss-Schindler-Test durch, ob zwei Stichproben aus derselben Verteilung gezogen wurden.

• scipy.stats.jf_skew_t implementiert die Jones- und Faddy-Skew-t-Verteilung.

• scipy.stats.anderson_ksamp unterstützt nun eine Permutationsversion des Tests mit dem Parameter method.

• Die fit-Methoden von scipy.stats.halfcauchy, scipy.stats.halflogistic und scipy.stats.halfnorm sind schneller und genauer.

• Die Genauigkeit von scipy.stats.beta entropy wurde für extreme Werte der Verteilungsparameter verbessert.

• Die Genauigkeit der Methoden sf und/oder isf wurde für mehrere Verteilungen verbessert: scipy.stats.burr, scipy.stats.hypsecant, scipy.stats.kappa3, scipy.stats.loglaplace, scipy.stats.lognorm, scipy.stats.lomax, scipy.stats.pearson3, scipy.stats.rdist und scipy.stats.pareto.

• Die folgenden Funktionen unterstützen nun die Parameter axis, nan_policy und keep_dims: scipy.stats.entropy, scipy.stats.differential_entropy, scipy.stats.variation, scipy.stats.ansari, scipy.stats.bartlett, scipy.stats.levene, scipy.stats.fligner, scipy.stats.circmean, scipy.stats.circvar, scipy.stats.circstd, scipy.stats.tmean, scipy.stats.tvar, scipy.stats.tstd, scipy.stats.tmin, scipy.stats.tmax und scipy.stats.tsem.

• Die Methoden logpdf und fit von scipy.stats.skewnorm wurden verbessert.

• Die Beta-negative Binomialverteilung ist als scipy.stats.betanbinom implementiert.

• Verbesserte Leistung von scipy.stats.invwishart rvs und logpdf.

• Eine Quelle für Überläufe bei Zwischenwerten in scipy.stats.boxcox_normmax mit method='mle' wurde beseitigt, und der zurückgegebene Wert von lmbda wird so eingeschränkt, dass die transformierten Daten nicht überlaufen werden.

• scipy.stats.nakagami stats ist genauer und zuverlässiger.

• Eine Quelle für Überläufe bei Zwischenwerten in scipy.norminvgauss.pdf wurde beseitigt.

• Unterstützung für Masked Arrays wurde zu scipy.stats.circmean, scipy.stats.circvar, scipy.stats.circstd und scipy.stats.entropy hinzugefügt.

• scipy.stats.dirichlet hat eine neue Kovarianzmethode (cov) erhalten.

• Verbesserte Genauigkeit der entropy Methode von scipy.stats.multivariate_t für große Freiheitsgrade.

• scipy.stats.loggamma hat eine verbesserte entropy Methode.

Veraltete Funktionen

• Fehlermeldungen wurden für Objekte, die nicht im öffentlichen Namensraum existieren, klarer gestaltet und Warnungen für private Attribute, die gar nicht importiert werden sollen, verschärft.

• scipy.signal.cmplx_sort wurde als veraltet markiert und wird in SciPy 1.15 entfernt. Ein Ersatz, den Sie verwenden können, wird in der Nachricht zur Veralterung angegeben.

• Werte für das Argument initial von scipy.integrate.cumulative_trapezoid außer 0 und None sind nun veraltet.

• scipy.stats.rvs_ratio_uniforms ist zugunsten von scipy.stats.sampling.RatioUniforms als veraltet markiert.

• scipy.integrate.quadrature und scipy.integrate.romberg wurden aufgrund von Genauigkeitsproblemen und Mängeln in der Schnittstelle als veraltet markiert. Sie werden in SciPy 1.15 entfernt. Bitte verwenden Sie stattdessen scipy.integrate.quad.

• Passend zu bevorstehenden Änderungen an Funktionssignaturen (z. B. Entfernung eines veralteten Schlüsselworts) machen wir die positionsabhängige Verwendung von Schlüsselwortargumenten für die betroffenen Funktionen als veraltet, was ab SciPy 1.14 zu einem Fehler führen wird. In einigen Fällen wurde das ursprünglich angekündigte Entfernungsdatum verschoben, um Zeit für die Reaktion auf den zweiten Teil der Veralterung zu geben. Betroffene Funktionen sind

  • linalg.{eigh, eigvalsh, pinv}

  • integrate.simpson

  • signal.{firls, firwin, firwin2, remez}

  • sparse.linalg.{bicg, bicgstab, cg, cgs, gcrotmk, gmres, lgmres, minres, qmr, tfqmr}

  • special.comb

  • stats.kendalltau

• Alle Wavelet-Funktionen wurden als veraltet markiert, da PyWavelets geeignete Implementierungen bereitstellt; betroffene Funktionen sind: signal.{daub, qmf, cascade, morlet, morlet2, ricker, cwt}

• scipy.integrate.trapz, scipy.integrate.cumtrapz und scipy.integrate.simps wurden zugunsten von scipy.integrate.trapezoid, scipy.integrate.cumulative_trapezoid bzw. scipy.integrate.simpson als veraltet markiert und werden in SciPy 1.14 entfernt.

• Das Argument tol von scipy.sparse.linalg.{bcg,bicstab,cg,cgs,gcrotmk,gmres,lgmres,minres,qmr,tfqmr} ist nun zugunsten von rtol veraltet und wird in SciPy 1.14 entfernt. Darüber hinaus wird sich der Standardwert von atol für diese Funktionen in SciPy 1.14 auf 0.0 ändern.

Abgelaufene Veralterungen

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

• Das Schlüsselwort centered von scipy.stats.qmc.LatinHypercube wurde entfernt. Verwenden Sie scrambled=False anstelle von centered=True.

• scipy.stats.binom_test wurde zugunsten von scipy.stats.binomtest entfernt.

• In scipy.stats.iqr wurde die Verwendung von scale='raw' zugunsten von scale=1 entfernt.

• Funktionen aus dem Hauptnamensraum von NumPy, die im Hauptnamensraum von SciPy verfügbar waren, wie z. B. numpy.histogram, das von scipy.histogram verfügbar gemacht wurde, wurden aus dem Hauptnamensraum von SciPy entfernt. Bitte verwenden Sie die Funktionen direkt aus numpy.

Abwärts inkompatible Änderungen

Andere Änderungen

• Die Argumente, die zum Kompilieren und Verknüpfen von SciPy verwendet werden, sind jetzt über show_config verfügbar.

Autoren

• Name (Commits)

• endolith (1)

• h-vetinari (34)

• Tom Adamczewski (3) +

• Anudeep Adiraju (1) +

• akeemlh (1)

• Alex Amadori (2) +

• Raja Yashwanth Avantsa (2) +

• Seth Axen (1) +

• Ross Barnowski (1)

• Dan Barzilay (1) +

• Ashish Bastola (1) +

• Christoph Baumgarten (2)

• Ben Beasley (3) +

• Doron Behar (1)

• Peter Bell (1)

• Sebastian Berg (1)

• Ben Boeckel (1) +

• David Boetius (1) +

• Matt Borland (1)

• Jake Bowhay (103)

• Larry Bradley (1) +

• Dietrich Brunn (5)

• Evgeni Burovski (102)

• Matthias Bussonnier (18)

• CJ Carey (6)

• Colin Carroll (1) +

• Aadya Chinubhai (1) +

• Luca Citi (1)

• Lucas Colley (141) +

• com3dian (1) +

• Anirudh Dagar (4)

• Danni (1) +

• Dieter Werthmüller (1)

• John Doe (2) +

• Philippe DONNAT (2) +

• drestebon (1) +

• Thomas Duvernay (1)

• elbarso (1) +

• emilfrost (2) +

• Paul Estano (8) +

• Evandro (2)

• Franz Király (1) +

• Nikita Furin (1) +

• gabrielthomsen (1) +

• Lukas Geiger (9) +

• Artem Glebov (22) +

• Caden Gobat (1)

• Ralf Gommers (127)

• Alexander Goscinski (2) +

• Rohit Goswami (2) +

• Olivier Grisel (1)

• Matt Haberland (244)

• Charles Harris (1)

• harshilkamdar (1) +

• Alon Hovav (2) +

• Gert-Ludwig Ingold (1)

• Romain Jacob (1) +

• jcwhitehead (1) +

• Julien Jerphanion (13)

• He Jia (1)

• JohnWT (1) +

• jokasimr (1) +

• Evan W Jones (1)

• Karen Róbertsdóttir (1) +

• Ganesh Kathiresan (1)

• Robert Kern (11)

• Andrew Knyazev (4)

• Uwe L. Korn (1) +

• Rishi Kulkarni (1)

• Kale Kundert (3) +

• Jozsef Kutas (2)

• Kyle0 (2) +

• Robert Langefeld (1) +

• Jeffrey Larson (1) +

• Jessy Lauer (1) +

• lciti (1) +

• Hoang Le (1) +

• Antony Lee (5)

• Thilo Leitzbach (4) +

• LemonBoy (2) +

• Ellie Litwack (8) +

• Thomas Loke (4) +

• Malte Londschien (1) +

• Christian Lorentzen (6)

• Adam Lugowski (10) +

• lutefiskhotdish (1)

• mainak33 (1) +

• Ben Mares (11) +

• mart-mihkel (2) +

• Mateusz Sokół (24) +

• Nikolay Mayorov (4)

• Nicholas McKibben (1)

• Melissa Weber Mendonça (7)

• Michał Górny (1)

• Kat Mistberg (2) +

• mkiffer (1) +

• mocquin (1) +

• Nicolas Mokus (2) +

• Sturla Molden (1)

• Roberto Pastor Muela (3) +

• Bijay Nayak (1) +

• Andrew Nelson (105)

• Praveer Nidamaluri (3) +

• Lysandros Nikolaou (2)

• Dimitri Papadopoulos Orfanos (7)

• Pablo Rodríguez Pérez (1) +

• Dimitri Papadopoulos (2)

• Tirth Patel (14)

• Kyle Paterson (1) +

• Paul (4) +

• Yann Pellegrini (2) +

• Matti Picus (4)

• Ilhan Polat (36)

• Pranav (1) +

• Bharat Raghunathan (1)

• Chris Rapson (1) +

• Matteo Raso (4)

• Tyler Reddy (215)

• Martin Reinecke (1)

• Tilo Reneau-Cardoso (1) +

• resting-dove (2) +

• Simon Segerblom Rex (4)

• Lucas Roberts (2)

• Pamphile Roy (31)

• Feras Saad (3) +

• Atsushi Sakai (3)

• Masahiro Sakai (2) +

• Omar Salman (14)

• Andrej Savikin (1) +

• Daniel Schmitz (55)

• Dan Schult (19)

• Scott Shambaugh (9)

• Sheila-nk (2) +

• Mauro Silberberg (3) +

• Maciej Skorski (1) +

• Laurent Sorber (1) +

• Albert Steppi (28)

• Kai Striega (1)

• Saswat Susmoy (1) +

• Alex Szatmary (1) +

• Søren Fuglede Jørgensen (3)

• othmane tamri (3) +

• Ewout ter Hoeven (1)

• Will Tirone (1)

• TLeitzbach (1) +

• Kevin Topolski (1) +

• Edgar Andrés Margffoy Tuay (1)

• Dipansh Uikey (1) +

• Matus Valo (3)

• Christian Veenhuis (2)

• Nicolas Vetsch (1) +

• Isaac Virshup (7)

• Hielke Walinga (2) +

• Stefan van der Walt (2)

• Warren Weckesser (7)

• Bernhard M. Wiedemann (4)

• Levi John Wolf (1)

• Xuefeng Xu (4) +

• Rory Yorke (2)

• YoussefAli1 (1) +

• Irwin Zaid (4) +

• Jinzhe Zeng (1) +

• JIMMY ZHAO (1) +

Insgesamt 163 Personen trugen zu dieser Veröffentlichung bei. Personen mit einem „+“ neben ihrem Namen haben zum ersten Mal einen Patch beigesteuert. Diese Namensliste wird automatisch generiert und ist möglicherweise nicht vollständig.

Geschlossene Issues für 1.12.0

• #2725: Baryzentrische Interpolation sollte die Auswertung von Ableitungen ermöglichen

• #4244: Genauigkeit von betaincinv

• #4677: Unerwartetes Verhalten von scipy.special.btdtri

• #4819: Überladene Vergleichsoperatoren funktionieren nicht mit dünnbesetzten Matrizen

• #5022: bicg gibt letzte Iterierte zurück, nicht den Vektor mit kleinstem Residuum

• #6198: Rückruf für Krylov-Methoden

• #7241: ENH: Implementierung des Chandrupatla-Algorithmus zur Nullstellensuche (einfacher/schneller...

• #8792: Newton-CG wirft Fehler, wenn die Hesse-Matrix eine `scipy.sparse`-Klasse ist

• #9527: Anderson-Darling ksamples kann p-Werte über die gegebenen hinaus nicht abschätzen...

• #11516: Empfehlen von ccache für Benchmarks in der Beitrag-Dokumentation

• #12017: FACTOR-Parameter freigeben, anstatt eine magische Zahl in scipy.optimize.nnls zu verwenden

• #12748: Konvergenzproblem von GMRES

• #12796: BUG: Nicht-Monotonie in betaincinv, btdtri, stats.beta.ppf

• #13306: griddata mit mehreren Datenwerten

• #13437: DOC: Beispiel hinzufügen, wie solve_ivp verwendet wird, um komplexe...

• #14037: ENH: andere Qualitätsmetriken für Zufallsstichproben

• #14480: LSODA-Implementierung der dichten Ausgabe liefert falsches Ergebnis

• #15676: ENH: Implementierung von `multivariate_normal.fit`

• #15738: DEP: Änderung des Standardwerts von atol in `scipy.sparse.linalg.*`

• #16729: _fitpack / dfitpack Duplizierung

• #16880: ENH: Hinzufügen von Rotation.align_vector

• #17290: ENH: mehrdimensionale Wasserstein/Earth Mover Distance in Scipy

• #17398: BUG: Dokumentation für `scipy.optimize.differential_evolution`...

• #17462: ENH: Erstellen von Rotationen durch Ausrichten einer primären Achse und Best-Fitting...

• #17493: BUG: stats: Gelegentliche Fehler bei einigen Tests von `levy_stable`

• #17572: BUG: Veralterungswarnung bezieht sich auf nicht existierende Symbole

• #17706: ENH: Hinzufügen von Isotonischer Regression

• #17734: BUG: Dijkstra-Algorithmus gibt unterschiedliche Ergebnisse zurück in v1.10...

• #17744: BUG: test_maxiter_worsening[lgmres] ist auf riscv fehlgeschlagen

• #17756: DOC: Klärung der Dimensionen in `directed_hausdorff `

• #17771: BUG: ODEintWarning kann nicht aus scipy.integrate importiert werden

• #17864: ENH: Hinzufügen einer initialen Hesse-Schätzung in scipy bfgs...

• #17890: ENH: Stirling-Zahlen der zweiten Art

• #18093: BUG: Entropieberechnungen schlagen bei großen Werten fehl

• #18279: BUG: Veralterungswarnungen für private APIs sind irreführend

• #18316: DOC: Aktualisierung des Beispiels für scipy.stats.truncnorm.rvs

• #18389: BUG: Yeo-Johnson Power Transformer gibt Numpy-Warnung aus

• #18404: ENH: Wrapper für LAPACK-Funktionen stgsyl und dtgsyl hinzufügen

• #18432: BUG: levy_stable.pdf verwendet nicht das Attribut pdf_default_method_name

• #18452: BUG: DST 2 und 3 mit `norm=”ortho”` sind nicht orthogonal

• #18457: DOC: Klarstellung, dass der `prewitt`-Filter nicht die Magnitude zurückgibt...

• #18506: BUG: Seltsames Verhalten der Funktion scipy.stats.hypergeom.sf mit...

• #18511: BUG: Falsche Berechnung des hypergeometrischen Mittelwerts

• #18564: BUG: `rv_discrete` schlägt fehl, wenn die Unterstützung nach unten unbeschränkt ist

• #18568: BUG: Benchmarks für Eigenwert-LOBPCG in circe-ci prüfen die Genauigkeit nicht...

• #18577: DEP: Veraltung von Positionsargumenten in `sparse.gmres`

• #18578: DEP: Veraltung von Positionsargumenten in `stats.kendalltau`

• #18579: DEP: Veraltung von Positionsargumenten in `firwin*`

• #18580: DEP: Entfernung von `scale=’raw’` in `iqr`

• #18581: DEP: Entfernung von `stats.binom_test`

• #18582: DEP: Entfernung des Parameters `centered` von `stats.qmc.LatinHypercube`

• #18592: Semantik von dünnbesetzten Array-Erstellungsfunktionen

• #18637: BUG: Erstellung von Anaconda-Umgebungen mit python 3.11

• #18639: ENH: `multivariate_normal.rvs` extrem langsam

• #18643: DOC: Problem mit der Beschreibung von randint

• #18647: BUG: dgbmv gibt „(len(x)>offx+(trans==0?m-1:n-1)*abs(incx))...

• #18651: DOC: Fehlendes Gleichheitszeichen in der Gleichung des Lomb-Scargle-Periodogramms

• #18669: DOC: Verwechslung von „matrix“ und „array“ in der dünnbesetzten Dokumentation

• #18680: stats: XSLOW Testfehler in TestFit

• #18702: DEP: Veraltung von Aliasen für Integrationsmethoden, die (nahezu)...

• #18721: TST: Ursache für den Fehlschlag des Tests `test_linsolve.py`

• #18748: [DOC] Falscher Docstring für das Argument `method=”mle”` von `boxcox_normmax`,...

• #18836: DOC: API-Referenz verweist Benutzer nicht auf Ersatz für interp1d

• #18838: BUG: stats.burr12: Verteilung gibt ungültige Momente zurück

• #18839: ENH: Verketten von dünnbesetzten Arrays sollte dünnbesetzte Arrays zurückgeben

• #18849: BUG: `python dev.py bench` schlägt fehl

• #18860: BUG/BENCH: clough_tocher Benchmark schlägt fehl

• #18864: BUG: Kurvenanpassung (curve_fit) Caching verursacht erheblichen Mehraufwand bei der Funktion...

• #18868: CI/BENCH: Fehler bei Fehler

• #18876: DOC: integrate: Klarstellung, dass Ereignis und jac denselben ... haben müssen

• #18881: DOC: Verbesserung der Beispiele für lobpcg

• #18903: DOC: Links in hacking.rst gehen zurück zu hacking.rst statt zu ihren...

• #18939: ENH: Hinzufügen neuer Darstellungen für Sakurai- und Mikota-Matrizen...

• #18944: Wie die Standardeinstellung für die Verwendung von res.plot() geändert werden kann

• #18953: BUG: `scipy.optimize._differentialevolution` falsch...

• #18966: BUG: `PyArray_MAX` nicht mehr verfügbar in `numpy/arrayobject.h`

• #18981: ENH: Veröffentlichung von musllinux Wheels auf PyPI

• #18984: DOC: scipy.stats.lognorm — SciPy v1.12.0.dev Handbuch

• #18987: BUG: Reproduzierbare Build-Probleme in _stats_pythran.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so

• #19008: DOC: Fehler in scipy.integrate.DOP853

• #19009: DOC: Vielleicht ein Tippfehler im Parameter „alternative“ im Mann-Whitney...

• #19024: BUG: #18481 machte BFGS-Minimierung weniger genau

• #19039: BUG: stats.zscore gibt alle NaN zurück, wenn ein maskiertes Array mit...

• #19049: TST: Hinzufügen eines Tests für gh-17918

• #19056: ENH: Hinzufügen der Berechnung einer ausgewählten Anzahl `m` von extremen Eigenpaaren...

• #19063: DOC: Tippfehler in scipy.linalg.pinv.html

• #19075: ENH: Ermöglicht die Auswahl von Line-Search-Parametern in verwandten Optimierungs...

• #19082: MAINT, REL: Direktive für die Programmiersprache

• #19090: BUG: root_scalar (Newton-Methode), inkonsistente Zielfunktion...

• #19092: ENH: Aktualisierung der vendored SuperLU-Version

• #19098: ENH: Hinzufügen einer Methode in RootResults von root_scalar und root

• #19102: BUG: `least_squares` mit `method=’trf’` mit initialen Parametern...

• #19117: TST/MAINT: `AssertionError`s bei frischer Erstellung auf M1 macOS

• #19118: BUG: Mit Arrays kompatible Array-ähnliche Objekte werden nicht mit Array-...

• #19140: DOC: stats: alternative Loc-Scale-Handhabung in levy_stable

• #19147: BUG: asfarray wird aus numpy entfernt

• #19150: Build-Warnungen von pythran (?)

• #19158: BUG: Quellarchive haben ungültige Zeitstempel

• #19161: ENH: Erlauben von `sparse_matrix.transpose(axes=(1, 0))`

• #19167: BUG: Nicht-Determinismus beim Erstellen von Graphen

• #19177: TST: SphericalVoronoi-Tests sind nicht empfindlich für Regionen im Inneren...

• #19185: BUG: minimize_scalar prüft nicht den gesamten Bereich, der durch die Grenzen angegeben ist

• #19188: DOC: 1D-Arrays mit KDTree

• #19190: TST: Skip-Grund ist in einigen Fällen falsch, bezogen auf API-Array...

• #19193: DOC: Tippfehler in scipy.stats.Covariance

• #19241: BUG: Hilfsfunktionen aus scipy.sparse.sputils sind nicht von scipy.sparse verfügbar...

• #19273: Berechnung der Frequenzen w ist nicht genau, wenn fs standardmäßig ist...

• #19276: MAINT: Array-Typen: `compliance_scipy` strenger machen

• #19332: ENH: Hilfe für `skewnorm.fit`, das globale Minimum zu finden

• #19352: CI, BUILD: SciPy-Build-Fehler mit Cython 3.0.3 (bisectiert)

• #19363: DOC: Inkonsistente Terminologie bei scipy.interpolate.griddata.html

• #19373: DOC: interpolate: Anmerkung zu BarycentricInterpolator.add_xi...

• #19396: BUG: L-BFGS-B hat überraschend hohen Speicherverbrauch

• #19398: BUG: Fehlende Assertion in test_filter_design.py

• #19406: CI, MAINT: Bekanntes CI-Problem mit NumPy main/latest

• #19442: BUG: Fehler beim Sammeln von Tests aufgrund inkonsistenter Parametrisierung...

• #19448: DOC: fft: Die Signatur von next_fast_len ist in der Dokumentation leer

• #19490: MAINT: lint: Fehler bei der Bestandsaufnahme

• #19544: DOC/MAINT: refguide-check Fehler

• #19553: BUG: Testsuite hinterlässt Dateideskriptoren (`OSError: [Errno 24]...

• #19565: DOC/DX: `meson-python` fehlt in „erforderliche Build-Abhängigkeiten“

• #19568: DOC/DX: `cd scipy` fehlt in „From Source Builden“

• #19575: BUG: Der Datentyp der Kosten von scipy.ndimage.watershed_ift ist zu klein...

• #19577: Windows-Build-Probleme im Zusammenhang mit schnellen Matrix-Market-Teilen

• #19599: ENH: Rückgabe von NotImplemented bei der Multiplikation von dünnbesetzten Arrays...

• #19612: ENH: Hinzufügen der besten Kostenfunktionsauswertung zu Differential Evolution...

• #19616: BUG: Normal Inverse Gaussian numerisch instabil

• #19620: _lib: Testfehler in test_warning_calls_filters wegen eines Python...

• #19636: DOC: Problem in der Dokumentation für das Callback-Argument in scipy.optimize.minimize

• #19640: CI, MAINT: Fehler im Pre-Release-Job mit scipy-openblas32

• #19726: BUG: 1.12.0rc1: Build-Fehler unter Windows aufgrund von Makro-Kollisionen...

• #19747: BUG: Ungültiger `IndexError` aus `scipy.stats.nbinom.logcdf`

• #19795: MAINT: Benötigt stabile Pythran-Version für SciPy 1.12.0 RC2

• #19804: MAINT/TST: Warnungen lassen Testsuite mit `pytest 8` fehlschlagen

• #19852: CI, MAINT: Windows 3.11 CI-Fehler mit Dateizugriffsproblem

• #19906: BUG: 1.12.0rc2 SciPy statt scipy in der Ausgabe von `pip list`

Pull Requests für 1.12.0

• #12680: ENH: stats: Hinzufügen eines nichtparametrischen Quantiltests für eine Stichprobe und eines KI

• #14103: DOC: integrate: Hinzufügen der Lösung komplexer Matrix-DE zu Beispielen

• #14552: BUG: Korrektur des LSODA-Interpolationsschemas

• #17408: ENH: Kurzzeit-Fourier-Transformation (STFT)-Verbesserungen

• #17452: ENH: Füge den __pow__ Operator für Rotationen hinzu

• #17460: ENH: Neue Rotationsmethode approx_equal()

• #17473: ENH: stats: multivariate Wasserstein-Distanz/EMD

• #17495: DOC: Optimize: DE-Dokumentation aktualisieren

• #17542: ENH: Extend Rotation.align_vectors() um ein unendliches Gewicht zu erlauben,…

• #17697: ENH: special: Verbesserungen für die unvollständigen Beta-Funktionen.

• #17719: ENH: Füge Chandrupatlas Algorithmus zu optimize._zeros_py.py hinzu, um…

• #17722: ENH: pava und isotonic_regression hinzufügen

• #17728: ENH: Implementiert Rotation.from_davenport und Rotation.as_davenport

• #17757: DOC: Eingabedimensionen für die Methode `directed_hausdorff` klären

• #17955: ENH: Vereinfachte schnelle numerische Inversion zu stats.sampling hinzufügen

• #18103: ENH: stirling2-Funktion zu `scipy.special` hinzufügen

• #18133: BUG: Behebt Fehler bei einigen Tests und schlechtes Verhalten für x=zeta in…

• #18151: ENH: kumulative Simpson-Integration zu scipy.integrate hinzufügen

• #18156: ENH: Loggamma-Entropie-Methode hinzugefügt

• #18197: ENH: Ableitungen für BarycentricInterpolator hinzufügen

• #18219: DEP: integrate: `initial`-Werte außer None deprecaten…

• #18348: ENH: private Funktion zum Klammern der Wurzel einer monotonen Funktion hinzufügen

• #18361: ENH: `fit`-Methode zu `multivariate_normal` hinzufügen

• #18363: ENH: stats: Baumgartner-Weiss-Schindler-Test hinzufügen

• #18376: ENH: CloughTocher2DInterpolator mehrfach mit unterschiedlichen…

• #18465: ENH: Asymptotische Entwicklung für multivariate t-Entropie

• #18470: ENH: stats.anderson_ksamp: Permutationsversion des Tests wieder hinzufügen

• #18477: DOC: stats.truncnorm: Beispiel für Abbruchpunkte hinzufügen

• #18481: MAINT: differenzierbare fns respektieren Float-Breite. Schließt #15602

• #18488: MAINT:ENH:sparse.linalg: Iterative Solver in Python neu schreiben,…

• #18492: NdBSpline hinzufügen: n-dim Tensorprodukt-B-Spline-Objekt

• #18496: ENH: Schnelleres _select_samples in _differential_evolution.py

• #18499: ENH: Asymptotische Entwicklung für Beta-Entropie für große a und b

• #18544: ENH: sparse.linalg: matrix_power() implementieren

• #18552: DOC: stats.laplace_asymmetric: Beziehung zwischen Skala und… bemerken

• #18570: ENH:optimize: nnls in Python neu schreiben

• #18571: ENH: linalg: Wrapper für `?tgsyl` hinzufügen

• #18575: REL: Version auf 1.12.0.dev0 setzen

• #18585: DOC: stats.rv_discrete: darauf hinweisen, dass Standardmethoden nicht kompatibel sind…

• #18586: ENH: sf für rdist-Verteilung überschreiben

• #18587: DEP: signal: cmplx_sort deprecaten

• #18589: DEP: Parameter centered von stats.qmc.LatinHypercube entfernen

• #18594: DOC: Aussagekräftigeres Beispiel für die Verwendung von scipy.linalg.lu_factor

• #18602: MAINT: stats.hypergeom.mean: für große Argumente korrigieren

• #18606: ENH: sf für Pearson3-Verteilung überschreiben

• #18609: TST: nichtlineare Tests für Sparse-Arrays aktualisieren

• #18610: DEP: stats: veralteten binom_test entfernen

• #18612: DEP: stats.iqr: veraltete Skala='raw' entfernen

• #18613: BUG: Ortho-Modus in DST Typ 2/3 korrigieren

• #18614: MAINT: sf nicht für loguniform/reciprocal-Verteilung überschreiben

• #18616: ENH: sf in loglaplace-Verteilung überschreiben

• #18617: MAINT: interpolate: doppelte FITPACK-bisplev-Schnittstelle löschen

• #18620: MAINT: signal: eval/exec in hilbert2 vermeiden

• #18622: MAINT: rvs_ratio_uniforms nach sampling verschieben

• #18624: DEP: Deprecation von Positionsargumenten anpassen

• #18631: ENH: `fast_matrix_market` zu scipy.io hinzufügen

• #18633: BUG: Fehler in levy_stable.pdf beheben

• #18640: MAINT: Lint-Warnungen in `_traversal.pyx` beheben

• #18641: ENH: `_covariance` zu einer gecachten Eigenschaft machen

• #18649: DEP: scipy.stats.morestats: Deprecation-Warnungen klären

• #18652: BUG: Behebt, wie die Länge des Arguments x von linalg.blas.?gbmv…

• #18653: DOC: Fehlendes Gleichheitszeichen zur Gleichung des Lomb-Scargle-Periodogramms hinzufügen

• #18661: CI: `SCIPY_NIGHTLY_UPLOAD_TOKEN` auf CirrusCI aktualisieren.

• #18664: ENH: stats.dirichlet: Kovarianzmethode hinzufügen

• #18666: DEV: environment.yml aktualisieren, setuptools entfernen

• #18667: DEV: Windows-spezifische Anleitungen zu environment.yml hinzufügen

• #18668: ENH: Maschinenbau zum Unterstützung des Array API hinzufügen

• #18670: MAINT: signal: *_ord-Funktionen deduplizieren

• #18677: TST: linalg: Seeding einiger Tests verbessern, die ein Problem darstellen…

• #18679: MAINT:stats: Cythonisieren und Fortran statlib-Code entfernen

• #18682: TST: stats: xslow-Testfehler beheben

• #18686: DEV: Möglichkeit hinzufügen, Speicher-Benchmarks unter macOS auszuführen

• #18689: CI: mit Python 3.12-beta testen

• #18690: DOC: erwähnen, dass `genlogistic` einer von mehreren Typen von… ist

• #18692: MAINT: signal: `np.r_[“-1”, arrays]` durch eine vernünftigere… ersetzen

• #18694: DOC: Chebyshev 2-Dokumentation aktualisiert

• #18695: ENH: sf für halflöchelische Verteilung für freie Parameter überschreiben

• #18696: MAINT: Kaputten Link in scipy.optimize._differentialevolution.py beheben

• #18699: DEP: integrate: alte Aliase deprecaten

• #18705: MAINT: Link in scipy.optimize._differentialevolution.py optimieren

• #18706: DOC: linalg: verschiedene Dokumentationsverbesserungen

• #18708: MAINT: signal/dlsim: interp1d vermeiden; make_interp_spline… verwenden

• #18710: MAINT: `np.r_[“-1”, …]` entfernen

• #18712: MAINT: minimale unterstützte NumPy-Version auf 1.22.4 erhöhen

• #18713: MAINT: Linter-Fehler in `_fitpack_impl.py` beheben

• #18714: ENH: Beta-Entropie verbessern, wenn ein Argument groß ist

• #18715: MAINT: signal: _atleast_2d_or_none deduplizieren

• #18718: TST: Zwei Tests von `lsq_linear` als xslow markieren

• #18719: MAINT: optimize._chandrupatla: Ergebnisobjekt fixen

• #18720: DOC: Schreibweisenvariation in _lbfgsb_py.py klären: "pg_i" und "proj…

• #18723: MAINT:sparse.linalg: _NoValue für deprecate kwargs verwenden

• #18726: ENH: halflöchelische Verteilung bei fixierten Parametern verbessern

• #18727: MAINT: Skip CI-Link zur PR-Vorlage hinzufügen

• #18728: MAINT: optimize._chandrupatla: Refactoring zur Wiederverwendung von Code

• #18729: DOC: Hinweis hinzufügen, der weibull_min mit der Standardexponentialverteilung verbindet.

• #18734: MAINT: Codebesitzer aktualisieren

• #18742: ENH: differential_evolution Callback akzeptiert intermediate_result

• #18744: TST:sparse.linalg: Toleranzen für hermitesche Modi lockern

• #18746: MAINT: 1.11.0 relnotes nach vorne portieren

• #18755: ENH: isf für Burr-Verteilung überschreiben

• #18756: DOC: stats.boxcox_normmax: minimize -> maximize korrigieren

• #18758: DOC: Performance-Klippe für scipy.sparse.random dokumentieren

• #18760: ENH: halfnorm fit überschreiben

• #18764: ENH: stats: informative Fehlermeldung zu `boxcox_normmax` hinzufügen…

• #18771: Tippfehler von #18758 korrigiert

• #18777: DOC: Prewitt-Filter klären

• #18783: ENH: stats: _sf und _isf für hypsecant implementieren.

• #18786: MAINT: 1.11.1 relnotes nach vorne portieren

• #18794: MAINT: `halflogistic.fit` für schlechte Orts-Schätzung beheben

• #18795: BUG, DOC: `adsurl`-Wert korrigieren und einen allgemeinen `url`… hinzufügen

• #18799: ENH: `gausshyper.pdf` vereinfachen

• #18802: MAINT: `sparse.diags` anstelle von `spdiags` intern verwenden.

• #18803: MAINT: `rv_discrete` sollte mit doppelten `xk` in… auslösen

• #18807: ENH: unnötige Wurzelsuche aus skewnorm entfernen

• #18808: TST: Test für gh-18800

• #18812: DEP: linalg: Deprecation-Warnung für pinv {,r}cond schärfen

• #18814: DOC: Windows-Anleitungen aktualisieren und conda/mamba verschieben

• #18815: ENH:stats: _isf-Methode zu loglaplace hinzufügen

• #18816: ENH:stats: _isf-Methode zu lognorm hinzufügen

• #18817: DOC: Beispiele in der randint-Beschreibung korrigieren

• #18818: MAINT: Codespaces-Umgebungsaktivierung vereinfachen

• #18819: TST: stats.dgamma.pdf: Test anpassen, der intermittierend fehlschlägt

• #18820: ENH:stats: _isf-Methode zu pareto hinzufügen

• #18822: ENH:stats: _sf und _isf-Methoden zu kappa3 hinzufügen

• #18823: ENH:stats: _isf-Methode zu lomax hinzufügen

• #18824: ENH: halfcauchy-Verteilungs-Fit überschreiben

• #18826: DEP: linalg: _NoValue für positionsargumente von eigh/eigvalsh verwenden…

• #18829: ENH: optimize: Vektorisierte Minimierung univariater Funktionen

• #18830: DOC: Wortlaut zu Importrichtlinien abschwächen, Lazy Loading erwähnen

• #18833: ENH: optimize: GIL freigeben, während die LSAP-Lösung berechnet wird

• #18835: DEP: scipy.stats.stats: Deprecation-Warnungen klären

• #18840: MAINT: stats.burr12: Momente sind undefiniert, wenn c*d <= Ordnung

• #18841: MAINT: *sctype* ersetzt NumPy 2.0

• #18843: DEP: Sklearns Mechanismus zum Deprecaten von Positions-kwargs verwenden

• #18846: MAINT: Dateigröße der SVG-Dateien in `signal.rst` reduzieren

• #18847: MAINT: ptp hat keine Methode für NumPy 2.0

• #18848: ENH: Kompilierungs- und Link-Argumente zur `show_config`-Ausgabe hinzufügen

• #18850: ENH: Leistung der Flächenberechnung von `SphericalVoronoi` verbessern

• #18852: BUG: Überlauf in stats.yeojohnson beheben

• #18853: BENCH: Fakultäts-Benchmarks entfernen

• #18854: MAINT: signal: Notation in lsim aufhellen

• #18856: MAINT: Mehr runtests.py-Sachen entfernen

• #18858: MAINT: Ansichten/Strides/Dtypes-Dienstprogramme in `cluster.hierarchy` aufräumen

• #18861: MAINT: `np.deprecate` und `np.core` vermeiden, `normalize_axis_index`… hinzufügen

• #18862: ENH: Sparse-Arrays für hstack, vstack, bmat, block_diag. Neu…

• #18863: DEP: Zusätzliche np.deprecate entfernen und Dokumentation zurück hinzufügen

• #18872: DOC: Beziehung zwischen Fisk (log-logistisch) und logistisch hinzufügen.

• #18873: DOC: Weitere Details zur Cross-Kompilierung hinzufügen

• #18885: DOC: kleinere Probleme in den Installationsbefehlen

• #18886: MAINT/DOC: Docstring-Probleme in ndimage entfernen

• #18887: DOC: Tab-Synchronisierung basierend auf demselben Tab-Namen mit `sync`-Anweisung

• #18888: MAINT: RAM-Anforderung für Codespaces festlegen

• #18889: CI: Prerelease-Build mit 64-Bit OpenBLAS Nightly hinzufügen

• #18893: ENH: Geometrische Qualitätsmetriken für zufällige Stichproben

• #18898: DOC: Sparse-Docs-Mischung von "matrix" und "array" korrigieren

• #18905: DOC: DOF in den f-Verteilungsnotizen klären

• #18910: DOC: Link von CONTRIBUTING.rst zur SciPy-Website

• #18911: DOC/MAINT: `special`-Doc-Korrekturen

• #18914: ENH: `dev.py` verbessern, indem ein Befehl zum Abfragen von PYTHONPATH hinzugefügt wird

• #18916: DEP: stats: Deprecations von privaten, aber vorhandenen Modulen verbessern

• #18917: ENH: {c, q}spline_1d zu sosfilt/lfilter verschieben

• #18920: DOC: Funktionen mit mehreren gültigen Lösungen in csgraph angeben

• #18927: TST: Hypothesis für Property-Based Tests verwenden

• #18929: ENH: Sparse dok von einem Untertyp von dict zu einem Attribut ändern…

• #18930: ENH: _lib._util: _lazywhere kompatibel mit Array API machen

• #18931: MAINT: Redundante Tests für `vonmises.fit` bereinigen

• #18932: DEP: signal: Positionsargumente für einige Methoden in signal._fir_f… deprecaten

• #18933: DEP: Positionsargumente für special.comb deprecaten

• #18934: DEP: Positionsargumente für einige Methoden in sparse.linalg… deprecaten

• #18935: DEP: Positionsargumente für linalg.pinv deprecaten

• #18936: DEP: Positionsargumente für stats.kendalltau deprecaten

• #18942: CI: Speicherort für OpenBLAS nightly wheel ändern

• #18943: DEP: sparse.linalg: Positionsargumente für gcrotmk, … deprecaten

• #18946: DEP: linalg: Positionsargumente für eigh/eigvalsh deprecaten

• #18948: ENH: Jones und Faddy Skew-T Verteilung

• #18949: DOC: stats.FitResult.plot: Beispiel hinzufügen

• #18952: MAINT: `._is_array` entfernen, da es jetzt gibt: `isinstance(x,…

• #18954: BENCH: lobpcg Benchmark sparse_linalg_lobpcg.py aktualisieren/neu schreiben

• #18955: MAINT/DOC: spatial: Doppelt-Überdeckungs-Eigenschaft dokumentieren und testen…

• #18958: MAINT: optimize.differential_evolution: klären, dass Grenzen sein müssen…

• #18962: Name der Coverage-Aktion aktualisieren

• #18963: ENH:sparse.linalg: LaplacianNd-Klasse zu speziellen Sparse-Arrays hinzufügen

• #18967: MAINT: `PyArray_MAX`/`PyArray_MIN` neu definieren, da sie…

• #18968: DEP: optimize: Deprecations von privaten Modulen mit Namen ohne… verbessern

• #18970: DEP: integrate: Deprecations von privaten Modulen mit Namen ohne… verbessern

• #18973: MAINT: Einen stray np.cast entfernen

• #18975: ENH: SciPy auf Verwendung neuer NumPy-komplexer Typen umstellen

• #18977: ENH: c1 und c2 von scalar_search_wolfe nach fmin_bfgs freigeben

• #18986: ENH: Möglichkeit hinzufügen, Parameter in der multivariaten Normalverteilung zu fixieren…

• #18992: DEP: interpolate: Deprecations von privaten Modulen mit Namen ohne… verbessern

• #18995: DOC: stats.lognorm: Beispiel für die Beziehung zwischen Norm… hinzufügen

• #18996: ENH: optimize.curve_fit: Overhead von leichtgewichtiger Memoisation reduzieren

• #18997: DOC: `noexcept` zu den `cython_optimize`-Dokumenten hinzufügen

• #19000: MAINT: fft: `test_numpy.py` in `test_basic.py` umbenennen

• #19005: ENH: fft: Array API-Standard unterstützen

• #19007: BLD: venv zu .gitignore hinzufügen

• #19010: DOC/MAINT: Tippfehler: Azure-Referenz in Cirrus ändern

• #19012: DOC: stats.mannwhitneyu: scheinbare Vorzeicheninkonsistenz ansprechen…

• #19013: DOCS: Tippfehler in _fitpack2.py behoben

• #19014: MAINT: copy, Array-API-kompatible Hilfsfunktion

• #19015: ENH: NumPy-Ausnahmeimporte aktualisieren

• #19018: TST/BUG: Array API-Test-Skip-Dekoratoren korrigieren

• #19023: ENH: special: an Array-Bibliothek dispatchen

• #19030: MAINT: `optparse`-Nutzung durch `argparse` ersetzen

• #19033: MAINT: Codespaces-setup.sh-Skript korrigieren

• #19035: DEP: linalg: Deprecations von privaten Modulen mit Namen ohne… verbessern

• #19045: MAINT: `add_newdoc`-Import ändern und `NINF` entfernen

• #19047: Grammatikfehler in der Docstring der Klasse DOP853 korrigiert

• #19050: CI/BLD: Nightly-Wheels auf täglich umstellen, siehe #19048

• #19051: ENH: Array-agnostische `cov`, verwendet in `cluster`

• #19052: BENCH: ASV aktualisieren, Benchmark-CI bei Fehlern fehlschlagen lassen, Ausfälle beheben

• #19053: CI: Cirrus-Mods

• #19055: MAINT: `copy`-Dienstprogramm von #19014 in `cluster` verwenden

• #19057: ENH: Möglichkeit hinzufügen, eine ausgewählte Anzahl m von extremen Eigenpaaren zu berechnen…

• #19060: MAINT: minpack2.dcsrch von Fortran nach Python portieren, Fortran… entfernen

• #19061: DOC: NaN -> nan schreiben

• #19062: BLD: Komplexe Vorkommen durch singlecomplex in SuperLU ersetzen

• #19064: TST: Toleranz von `TestTruncexpon.test_is_isf` leicht erhöhen

• #19066: dfovec.py Fall 20 für Nullindizierung aktualisieren

• #19067: DEP: Alle deprecaten `scipy.<numpy-func>`-Objekte entfernen

• #19070: DEP: odr: Verbesserung der Deprecation von privaten Modulen

• #19073: DOC: Verweis auf nicht mehr importierte NumPy-Funktionen entfernen

• #19074: TST: Regressionstest hinzufügen für sqrtm, das unerwartet zu… konvertiert

• #19078: ENH: Änderungen aus dem NumPy-Namensraum-Refactoring Teil 3 widerspiegeln

• #19081: ENH: optimize: c1 und c2 von scalar_search_wolfe für cg und newton-cg

• #19083: MAINT: 1.11.2 relnotes nach vorne portieren

• #19086: BLD: Tweaks an Build-Abhängigkeiten und 3.12-Klassifikator in pyproject.toml

• #19087: DOC: Informationen zur Verwendung von ccache für Benchmarks hinzufügen

• #19089: DOC: Kommentar zu args in solve_ivp (#18876) hinzufügen

• #19091: MAINT: optimize.root_scalar: args behandeln, wenn Methode newton… ist

• #19093: MAINT: stats.zscore: korrektes Ergebnis zurückgeben, wenn das 0. Element…

• #19094: BUG: optimize: falschen c1-Wert aktualisieren

• #19095: ENH: optimize: Inverse Hess-Schätzung in BFGS hinzufügen

• #19100: MAINT: Trapezoid-Implementierung nach SciPy verschieben

• #19104: MAINT: CT-Unterklassen-Benchmark korrigieren

• #19110: MAINT: Verwendungen von np.row_stack und np.in1d entfernen

• #19113: MAINT, TST: default_rng wenige Tests

• #19115: ENH, TST: Explizite Imports in Docstring-Beispielen verwenden

• #19127: DOC: linalg: Tippfehler in pinv-Dokumenten korrigieren

• #19128: ENH: optimize: Attribut `method` zum Ergebnisobjekt von root_scalar… hinzufügen

• #19129: DOC: Beispiele zu `combine_pvalues` und `fhtoffset` hinzugefügt

• #19136: MAINT: NumPy-Unendlichkeits-Alias entfernen

• #19141: MAINT: Mehr NumPy-API-Shims

• #19143: MAINT: asfarray-Nutzung entfernen

• #19146: DOC: sparse.linalg: lobpcg-Dokumentation mit aktualisierten… verbessern

• #19152: DOC: Tippfehler bei predeces(s)or beheben.

• #19157: TST: Array-agnostische Assertions hinzufügen

• #19162: ENH: `sparse_mtx.transpose(axes=(1, 0))` erlauben

• #19165: DEP: Deprecation-Warnungen für das Konstantenmodul verbessern

• #19166: MAINT: Änderungen aus dem NumPy-Namensraum-Refactoring Teil… widerspiegeln

• #19168: BLD: Abhängigkeiten für `_ellip_harm_2` in `special` korrigieren

• #19170: MAINT: Eine Reihe von Problemen im Cython-Code beheben

• #19171: ENH: Konstruktoren für Sparse-Arrays

• #19172: MAINT: Sphärische Voronoi-Sortierung vereinfachen

• #19173: MAINT: integrate._tanhsinh: Verbesserungen nach weiteren Tests

• #19175: DOC: stats: Levy-Stable-Loc-Scale-Hinweis korrigieren

• #19178: MAINT/DOC: `fit` zu multivariaten Normalverteilungs-Methoden in der Dokumentation hinzufügen

• #19179: DOC: Beispiel für die Funktion tf2zpk hinzugefügt

• #19183: MAINT: `fromarrays` aus `rec` importieren

• #19184: TST: Sparse-Konstruktor-Test mit großem Speicherbedarf beheben

• #19186: TST: _lib: Array-API-Assertions verbessern

• #19187: BUG: `np`-koerzible Array-Likes mit Array-API-Flag… akzeptieren

• #19191: BLD: Mindestversionen von meson-python und pythran aktualisieren

• #19192: TST: Toleranzerhöhungen zur Behebung gemeldeter Fehler

• #19194: BUG/TST: `test_array_api` für `cupy` korrigieren

• #19195: DOC: Tippfehler in scipy.stats.Covariance korrigiert

• #19198: DOC: optimize.minimize_scalar: Einschränkungen bemerken und Alternativen vorschlagen

• #19201: DOC: Fehlende Backticks

• #19202: DOC: Alte Erwähnung von Python 2 entfernen.

• #19203: DOC: Beispiel-Prompt für _nan_allsame korrigieren.

• #19204: DOC: Fehlende (und versehentliche) Backticks in mannwhitneyu

• #19206: TST, MAINT: Skip-Fix für Array-API-Tests

• #19217: BLD: Wheels gegen numpy 2.0 bauen [wheel build]

• #19218: DOC: Beispiele für zpk2tf, tf2sos, sos2tf, lp2lp_zpk, lp2hp_zpk,… hinzugefügt

• #19219: ENH: Benutzerdefinierte Mutations-/Crossover-Funktionen für DifferentialEvolution implementiert

• #19222: DOC: Leitlinien für Stilmodifikationen klären

• #19224: BUG: integrate: ODEintWarning freigeben

• #19226: DEP: Deprecation-Meldung für private API für `sparse` verbessern

• #19227: DOC: Nachgestelltes Zeichen nach schließendem Backtick.

• #19229: DOC: Wiederholte Tippfehler in dev.py korrigiert

• #19233: DOC: Zeichen nach nachgestellten Backticks korrigiert

• #19236: BUG: Entferntes Element aus `__all__` entfernt

• #19237: DOC: Fehlender Import in der Dokumentation der privaten Funktion _nan_allsame.

• #19240: DEP: spatial: Deprecation privater Module verbessert ohne…

• #19243: DOC: stats: Dokumentation der von pearsonr ausgelösten Warnungen korrigiert

• #19244: MAINT: scipy.io NEP 50 Shims

• #19247: MAINT: Entfernung der NumPy-Versionsprüfung

• #19251: TST/MAINT: cluster: neue Array-API-Assertionen verwendet

• #19253: MAINT: Bereinigung abgelaufener ndarray-Methoden

• #19256: DOC: Beispiele für die Funktionen correlation, num_obs_dm, num_obs_y hinzugefügt.

• #19259: DOC: Workaround bei Präzisionsverlusten in BFGS skizziert [skip…

• #19261: MAINT: fft: Basisszene mit `_execute_1D` refaktorisiert

• #19262: MAINT: fft: Test-Skips bereinigt

• #19263: ENH: fft: GPU-Unterstützung für nicht-standardmäßige Basis-Transformationen

• #19264: MAINT/TST: fft: Duplizierte Namespace- und Dtype-Prüfungen entfernt

• #19265: MAINT: `arg_err_msg` umbenannt und nach `_lib` verschoben

• #19266: ENH: Inplace-Addition in `_minimize_newtoncg` verwendet

• #19267: MAINT: `linalg.norm` in `_minimize_newtoncg` verwendet

• #19270: MAINT: Warnungen wegen `-Wdeprecated-non-prototype` im Cephes-Code korrigiert

• #19271: DOC: Beispiel für `ndimage.shift` hinzugefügt

• #19275: MAINT: Warnfilter für Umbenennung von `numpy.core` hinzugefügt

• #19278: DOC: `np.copysign()` statt `np.sign()` verwendet

• #19281: DOC: `fft` zur Liste der Array-API-unterstützenden Module hinzugefügt

• #19282: MAINT: fft: Assertionen bereinigt

• #19284: ENH: SuperLU auf Version 6.0.1 aktualisiert

• #19285: MAINT: Weitere `-Wdeprecate-non-prototype`-Warnungen korrigiert

• #19287: ENH: `exact=False`-Unterstützung für stirling2 hinzugefügt

• #19289: BLD: stats: Build-Konfiguration für `unuran_wrapper` verbessert

• #19293: MAINT: optimize._bracket_root: zur Verdeutlichung refaktorisiert und kommentiert

• #19294: MAINT: IOError-Alias durch OSError ersetzt

• #19295: DOC: Tippfehler, die von codespell gefunden wurden, korrigiert

• #19296: MAINT: Linter-Probleme behoben

• #19298: MAINT: io.open-Alias durch integriertes open ersetzt

• #19302: MAINT: Rotationstests korrigiert/parametrisiert.

• #19304: DOC: Seiten-Tippfehler in der ks_2samp-Referenz korrigiert

• #19310: MAINT: `np.int_` und `np.uint` entfernt

• #19311: DOC: ungültiger interpretierter Text (fehlendes Leerzeichen nach schließendem Backtick).

• #19312: DOC: Formulierungsfehler behoben.

• #19313: DOC: Neue Zeile am Ende der Zeile in CPP-Code hinzugefügt.

• #19314: DOC: Rst mag keine Listen ohne Leerzeilen.

• #19315: MAINT: 1.11.3 relnotes vorportiert

• #19317: MAINT: Unterstützung für die Erstellung mit setup.py entfernt

• #19327: ENH: Numerisch stabile logpdf-Funktion für die schiefe Normalverteilung hinzugefügt…

• #19331: MAINT, BLD: weitere Bereinigungen des setup.py

• #19333: ENH: Schiefe Normalverteilungen mit MLE robuster anpassen

• #19340: DEP: scipy.signal Wavelets deprecatiert

• #19341: MAINT: Verbleibende `numpy.int_` entfernt und `np.long` gefiltert…

• #19346: MAINT: stats: Fehlerverhalten bei zu kleinen Werten von `differential_entropy` korrigiert

• #19347: BUG: ValueError in stats.truncpareto korrigiert

• #19349: MAINT: Kleine Korrektur am Shim-Import von scipy.signal.

• #19350: ENH: stats: Unterstützung für Masked Arrays, `nan_policy` und… hinzugefügt

• #19358: TST: SphericalVoronoi Regionstyp

• #19360: BLD, MAINT: weitere Bereinigungen des Build-Systems

• #19367: CI: Vermeide die Verwendung von Cython 3.0.3

• #19371: ENH: stats.ansari: Unterstützung für Achse / nan_policy / keepdims hinzugefügt

• #19376: TST: Toleranz für `test_al_mohy_higham_2012_experiment_1` erhöht

• #19380: DEV/CI: scipy-openblas32 Wheels in dev.py und einigen CI-Jobs verwendet

• #19385: ENH: Beta-Binomialverteilung hinzugefügt

• #19390: DOC, MAINT: weitere Bereinigungen von distutils/build

• #19391: MAINT: spatial: Fehlermeldung in KDTree informativer gestaltet.

• #19392: ENH: stats.bartlett: Unterstützung für Achse / nan_policy / keepdims hinzugefügt

• #19394: MAINT: `np.int_`-Änderungen teilweise rückgängig gemacht

• #19395: DEP: ndimage: Deprecation privater Module, die ohne… benannt sind, verbessert

• #19399: TST: signal: Fehlende Assertion in test_filter_design.py hinzugefügt

• #19402: MAINT: l-bfgs-b: Zwischen-Grenzen-Array entfernt

• #19409: MAINT: C++-Build-Fehler mit GCC 13 behoben

• #19410: DOC: interpolate: Hinweis zur BarycentricInterpolator.add_xi hinzugefügt

• #19412: ENH: stats: Unterstützung für Masked Arrays für zirkuläre Statistiken… hinzugefügt

• #19414: BLD: with-scipy-openblas statt use-scipy-openblas

• #19419: ENH: SphericalVoronoi schneller sortieren

• #19422: DOC: Trivialen Tippfehler korrigiert.

• #19425: ENH: stats: Unterstützung für Masked Arrays, Achsen-Tupel und nan-Richtlinie… hinzugefügt

• #19426: MAINT: Import von `fft.helper` aktualisiert

• #19428: ENH: stats.levene/fligner: Unterstützung für Achse / nan_policy / keepdims hinzugefügt

• #19429: DOC: Signatur der Callback-Funktion von scipy.optimize.minimize korrigiert

• #19431: MAINT: weitere NEP 50 Shims

• #19433: DOC: Beispiel für `stats.hdquantiles` hinzugefügt

• #19435: MAINT: lambertw_scalar in C++ übersetzt

• #19439: BLD: Build-Abhängigkeitsversionen in pyproject.toml aktualisiert

• #19440: DOC: nicht verwendeten Parameter im spline_filter-Docstring entfernt

• #19443: TST: #19442 minimal korrigiert

• #19445: TST: Einige unnötige Tupelkonvertierungen entfernt

• #19449: DOC/MAINT: fft: Signatur für next_fast_len korrigiert

• #19453: Klammern für genaue Berechnung von Frequenzen w hinzugefügt, wenn…

• #19458: DOC: spatial: Aktualisierungen der Rotationsdokumentation

• #19461: DOC: dev: Maximale Zeilenlänge auf 88 Zeichen aktualisiert

• #19465: DOC: defekten NetCDF-URL korrigiert

• #19466: MAINT: NumPy Integer-Typ-Shims

• #19469: DEP: special: Deprecation privater Module, die ohne… benannt sind, verbessert

• #19471: MAINT: Binomialverteilung in C++ übersetzt

• #19472: MAINT: fast_matrix_market auf 1.7.4 aktualisiert

• #19482: MAINT: sf_error-Nutzung bedingt durch Flag in scipy::special… gemacht

• #19483: ENH: Maximalabstand zu NearestNDInterpolator hinzugefügt

• #19484: CI: scipy-openblas32 Wheel auf 0.3.23.293.2 begrenzt

• #19487: ENH: stats.cramervonmises/epps_singleton: Achse / nan_policy… Unterstützung hinzugefügt

• #19489: MAINT: lint: E501 (Zeilenlänge) nach Unterpaket ignorieren

• #19491: MAINT/STY: misc: E501 (Zeilenlänge) Lint-Ignore entfernt

• #19494: MAINT/STY: `conftest.py`: E501 (Zeilenlänge) Lint-Ignore entfernt

• #19495: MAINT: Python 2-Reste entfernt

• #19497: CI: Skip-Tags '[lint only]', '[docs only]' hinzugefügt

• #19501: TST: test_bootstrap_against_theory übersprungen

• #19503: MAINT/STY: fftpack: E501 (Zeilenlänge) Lint-Ignore entfernt

• #19505: MAINT/STY: `scipyoptdoc.py`: E501 (Zeilenlänge) Lint… entfernt

• #19506: MAINT: sparse: Tests aktualisiert, um von format und toarray zu wechseln von…

• #19507: MAINT/DOC: stats: Lint-Fehler behoben

• #19508: MAINT/DOC/BENCH: optimize: Linter-Fehler behoben

• #19509: MAINT: Verbleibende Lint-Fehler behoben

• #19510: DEP: integrate: Romberg und Quadratur deprecatiert

• #19514: MAINT/STY: odr: E501 (Zeilenlänge) Lint-Ignore entfernt

• #19515: MAINT: extra_special (Arbeitstitel) als interne Bibliothek umstrukturiert

• #19516: MAINT: lint: UP-Regeln aktiviert

• #19519: DOC: Beispiel im Stats-Tutorial korrigiert

• #19520: MAINT/STY: fft: E501 (Zeilenlänge) Lint-Ignore entfernt, `noqa`…

• #19523: MAINT/STY: constants: E501 (Zeilenlänge) Lint-Ignore entfernt

• #19525: DOC, CI: refguide kann Standorte variieren

• #19527: DOC, MAINT: weitere Refguide-Korrekturen

• #19529: MAINT: Blanket `noqa` Vet

• #19533: DOC: Weitere Tippfehler, die von codespell gefunden wurden, korrigiert

• #19534: MAINT: Weitere Python 2-Reste entfernt

• #19540: DOC: _binomtest.py: Klarere Fehlermeldungen hinzugefügt

• #19546: MAINT: Validierung der `interpolate.make_smoothing_spline`-Größe korrigiert…

• #19556: DOC: Teil von bcbb18f / #19533 rückgängig gemacht

• #19558: MAINT: 1.11.4 relnotes vorportiert

• #19562: MAINT: Tippfehler in der zitierten Veröffentlichung von Rotation.from_mrp korrigiert

• #19564: MAINT: Verzeichnisse statt ihrer Inhalte in `.gitignore` markiert…

• #19570: DOC: Build-Anweisungen in index.rst korrigiert (#19568)

• #19574: DOC: Dokumentation für das Erstellen aus dem Quellcode für editierbare Installationen aktualisiert

• #19576: BUG: uint32 für Kosten in NI_WatershedElement verwendet

• #19578: BUG: stats._axis_nan_policy_factory: respektiert too_small bei der Erkennung von…

• #19579: BLD:MAINT: dev.py-Nachricht aktualisiert

• #19581: BUG: interpolate/ndbspline: OOB-Zugriff behoben für len(tx) != len(ty)…

• #19583: ENH: `np.dot` zur Beschleunigung von `spatial.distance.correlation` verwendet

• #19585: DEP: Deprecation von verbleibenden privaten Modulen, die ohne… benannt sind, erweitert

• #19588: BLD: Fehlende cstdin-Einbindung in fast matrix market hinzugefügt

• #19589: ENH: `np.dot` zur Beschleunigung von `spatial.distance.hamming` verwendet

• #19590: MAINT: special: Mehr noexcept zu Cython-Signaturen hinzugefügt

• #19591: MAINT: interpolate/RGI: unnötige Validierung von Daten… vermieden

• #19593: Rückgabe von NotImplemented bei Vergleichen mit Sparse-Arrays

• #19597: TST: special._sinpi/_cospi: fehlschlagendes `test_intermediate_overflow` übersprungen

• #19600: Sparse-Multiplikation behoben

• #19601: ENH: Special-C++-Implementierungen sollen auf CUDA (und darüber hinaus!) funktionieren

• #19603: DOC: Doc-Shim für Eigennormalisierung

• #19604: BUG: Überlauf in stats.boxcox_normmax bei method=’mle’ behoben

• #19606: MAINT: Array-Typen: auf boolesche und numerische Dtypes beschränkt

• #19608: MAINT/DOC: refguide-check-Korrekturen

• #19609: MAINT: lint: Zeilenlängenprüfung aktiviert (paketweit)

• #19611: DOC: Terminologie des Interpolators verdeutlicht

• #19613: MAINT: clang-format-Formatierung für special C++-Dateien hinzugefügt

• #19617: Numerische Stabilität verbessert

• #19618: MAINT: qmc-Permutations-Windows-Typ

• #19622: CI: cython==0.29.35 Pin für den 32-Bit-Linux-Job rückgängig gemacht, entfernt…

• #19623: MAINT: lint: `stacklevel`-Warnungsprüfung aktiviert

• #19624: MAINT/TST: _lib: value statt deprecated s verwendet

• #19626: MAINT: Weitere SciPy-Windows-Integer-Shims

• #19628: DOC: 1.12.0 Release Notes

• #19635: MAINT: Mittelwertberechnung von Nakagami vereinfacht

• #19637: DOC: Fehlergrenze der Integration im `integrate`-Tutorial klargestellt

• #19648: MAINT: Mittelwertberechnung der Chi-Verteilung vereinfacht

• #19651: MAINT: stats.entropy: mypy zum Schweigen gebracht

• #19656: BUG: Unnötiges incref auf nicht verwandtem Typ entfernt

• #19658: MAINT: git blame ignoriert für Lint-Bereinigungen

• #19660: STY: special: Einrückungsbreite von 4 in clang-format verwendet

• #19661: CI: Pre-Release-Job durch korrigierte Version Pin für scipy-openblas32 behoben

• #19670: MAINT: Versionsgrenzen für 1.12.0rc1

• #19677: DOC: Array-Typen: Teilweise Unterstützung in `special` erwähnt

• #19686: TST: inkorrekte signal.sosfilt-Tests korrigiert

• #19690: BLD: Fast-Math für oneAPI-Compiler vermieden, Up-Handling von… korrigiert

• #19691: BUG: Negativer Überlauf in stats.boxcox_normmax behoben

• #19693: BUG: Verhindert Mutation des `w`-Parameters in `spatial.distance.*`

• #19702: DEP: `*tol`-Deprecations auch für `gcrotmk/lgmres/minres/tfqmr` übernehmen

• #19709: MAINT: Kommentare für Cumulative Simpson, Folge

• #19735: DOC: Release Notes mit allen Deprecations für 1.12-Release aktualisiert

• #19748: TST: RGI(…, method=”pchip” für komplexe Werte) übersprungen

• #19751: BUG: FMM-Klassen `py::module_local` machen (Fix für 1.12RC)

• #19761: MAINT: Vermeidunge von aligned_alloc in pocketfft unter Windows

• #19779: BUG: `nbinom.logcdf` für ungültige Eingaben korrigiert

• #19785: BUG: Unterstützung für sparse Hessian in `Newton-CG`

• #19797: MAINT: 1.12.0rc2 Vorbereitung

• #19800: TST: Toleranzen für Tests, die sonst unter Windows+MKL fehlschlagen, gelockert

• #19806: TST: Kompatibilität mit pytest 8 korrigiert

• #19830: REL: Urheberrecht auf 2024 erhöht

• #19842: TST: Referenzdaten für test_real_transforms in eine Fixture verschoben

• #19859: BLD: scipy-openblas-Abhängigkeitsprüfung verbessert

• #19877: DOC: Anpassungen der Release Notes für 1.12

• #19881: Revert "ENH: stats.wasserstein_distance: Multivariate Wasserstein…

• #19892: DEP: Einige angekündigte Deprecations erweitert aufgrund von Out-of-Band-1.13…

• #19903: DEP: Erweiterte Deprecations auch in Release Notes widerspiegeln

• #19910: BLD: Sicherstellen, dass der Name des installierten `scipy`-Pakets kleingeschrieben ist