SciPy 1.4.0 Release Notes#
SciPy 1.4.0 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 veralteten Funktionen 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 dem Upgrade empfehlen wir den Benutzern zu überprüfen, ob ihr eigener Code keine veralteten SciPy-Funktionalitäten verwendet (führen Sie dazu Ihren Code mit python -Wd aus und prüfen Sie auf DeprecationWarnings). Unsere Entwicklungsbemühungen werden sich nun auf Fehlerbehebungsversionen für den 1.4.x-Zweig und auf das Hinzufügen neuer Funktionen im Master-Zweig konzentrieren.
Diese Version erfordert Python 3.5+ und NumPy >=1.13.3 (für Python 3.5, 3.6), >=1.14.5 (für Python 3.7), >= 1.17.3 (für Python 3.8)
Für die Ausführung auf PyPy sind PyPy3 6.0+ und NumPy 1.15.0 erforderlich.
Highlights dieser Version#
Ein neues Untermodul,
scipy.fft, ersetzt nunscipy.fftpack; dies bedeutet Unterstützung fürlong double-Transformationen, schnellere mehrdimensionale Transformationen, verbesserte Algorithmus-Zeitkomplexität, Freigabe des globalen Interpreter-Locks und Kontrolle über das Threading-VerhaltenUnterstützung für
pydata/sparse-Arrays inscipy.sparse.linalgUmfangreiche Verbesserung der Dokumentation und Funktionalität mehrerer
scipy.special-Funktionen sowie einige neue ErgänzungenDie generalisierte inverse Gauß-Verteilung wurde zu
scipy.statshinzugefügteine Implementierung des Edmonds-Karp-Algorithmus in
scipy.sparse.csgraph.maximum_flowscipy.spatial.SphericalVoronoiunterstützt jetzt n-dimensionale Eingaben,hat lineare Speicherkomplexität, verbesserte Leistung und unterstützt Single-Hemisphere-Generatoren
Neue Funktionen#
Infrastruktur#
Dokumentation kann jetzt mit runtests.py --doc erstellt werden
Ein Dockerfile ist jetzt im Repository scipy/scipy-dev verfügbar, um den Einstieg in die SciPy-Entwicklung zu erleichtern.
scipy.constants Verbesserungen#
scipy.constants wurde mit den CODATA 2018 Konstanten aktualisiert.
scipy.fft hinzugefügt#
scipy.fft ist ein neues Untermodul, das das Untermodul scipy.fftpack ersetzt. Größtenteils ist dies ein direkter Ersatz für numpy.fft und scipy.fftpack gleichermaßen. Mit einigen wichtigen Unterschieden:scipy.fft: - verwendet die Konventionen von NumPy für reelle Transformationen (rfft). Das bedeutet, dass der Rückgabewert ein komplexes Array ist, das halb so groß ist wie die vollständige fft-Ausgabe. Dies unterscheidet sich von der Ausgabe von fftpack, die ein reelles Array zurückgab, das zusammengepackte komplexe Komponenten darstellt. - die inversen reellen zu reellen Transformationen (idct und idst) sind für norm=None auf dieselbe Weise normalisiert wie ifft. Das bedeutet, dass die Identität idct(dct(x)) == x jetzt für alle Norm-Modi gilt. - enthält nicht die Konvolutionen oder Pseudodifferentialoperatoren aus fftpack.
Dieses Untermodul basiert auf der Bibliothek pypocketfft, die vom Autor von pocketfft entwickelt wurde, das kürzlich auch von NumPy übernommen wurde. pypocketfft bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber dem Fortran FFTPACK: - Unterstützung für Transformationen mit langer Double-Präzision (np.longfloat). - schnellere mehrdimensionale Transformationen durch Vektorisierung - Bluestein's Algorithmus eliminiert die Worst-Case O(n^2) Komplexität von FFTPACK - das globale Interpreter-Lock (GIL) wird während der Transformationen freigegeben - optionale Multithreading von mehrdimensionalen Transformationen über das Argument workers
Beachten Sie, dass scipy.fftpack nicht veraltet ist und weiterhin gepflegt wird, aber nun als Legacy gilt. Neue Codes sollten stattdessen scipy.fft verwenden, wo immer möglich.
scipy.fftpack Verbesserungen#
scipy.fftpack verwendet nun pypocketfft, um seine FFTs durchzuführen, und bietet die gleichen Geschwindigkeits- und Genauigkeitsvorteile wie scipy.fft oben, jedoch ohne die verbesserte API.
scipy.integrate Verbesserungen#
Die Funktion scipy.integrate.solve_ivp hat jetzt ein args-Argument. Dies ermöglicht es, benutzerdefinierte Funktionen, die der Funktion übergeben werden, zusätzliche Parameter zu geben, ohne dafür Wrapper-Funktionen oder Lambda-Ausdrücke erstellen zu müssen.
scipy.integrate.solve_ivp kann nun ein y_events-Attribut zurückgeben, das die Lösung der ODE an Ereigniszeiten darstellt.
Ein neuer OdeSolver wurde implementiert: DOP853. Dies ist eine explizite Runge-Kutta-Methode hoher Ordnung, die ursprünglich in Fortran implementiert wurde. Jetzt bieten wir eine reine Python-Implementierung, die über solve_ivp mit all ihren Funktionen nutzbar ist.
scipy.integrate.quad bietet bessere Benutzerinformationen, wenn Haltepunkte mit einem gewichteten Integranden angegeben werden.
scipy.integrate.quad_vec ist jetzt für die allgemeine Integration vektorwertiger Funktionen verfügbar
scipy.interpolate Verbesserungen#
scipy.interpolate.pade behandelt jetzt komplexe Eingabedaten korrekt
scipy.interpolate.Rbf kann jetzt mehrdimensionale Funktionen interpolieren
scipy.io Verbesserungen#
scipy.io.wavfile.read kann jetzt Daten aus einer WAV-Datei mit fehlerhaftem Header lesen, ähnlich wie andere moderne WAV-Datei-Parser
scipy.io.FortranFile hat jetzt einen erweiterten Satz von verfügbaren Exception-Klassen zur Behandlung von schlecht formatierten Dateien
scipy.linalg Verbesserungen#
Die Funktion scipy.linalg.subspace_angles(A, B) liefert nun korrekte Ergebnisse für komplexwertige Matrizen. Zuvor gab die Funktion nur für reellwertige Matrizen korrekte Werte zurück.
Neues boolesches Schlüsselwortargument check_finite für scipy.linalg.norm; prüft, ob die Eingabematrix nur endliche Zahlen enthält. Deaktivieren kann einen Leistungsvorteil bringen, kann aber zu Problemen (Abstürze, Nicht-Terminierung) führen, wenn die Eingaben Unendlichkeiten oder NaN-Werte enthalten.
scipy.linalg.solve_triangular hat eine verbesserte Leistung für eine C-geordnete dreieckige Matrix
LAPACK-Wrapper wurden für ?geequ, ?geequb, ?syequb und ?heequb hinzugefügt
Einige Leistungsverbesserungen können durch eine interne Optimierung bei Operationen mit LAPACK-Routinen über _compute_lwork beobachtet werden. Dies gilt insbesondere für Operationen auf kleinen Arrays.
Block- QR-Wrapper sind nun in scipy.linalg.lapack verfügbar
scipy.ndimage Verbesserungen#
scipy.optimize Verbesserungen#
Es ist nun möglich, lineare und nichtlineare Nebenbedingungen mit scipy.optimize.differential_evolution zu verwenden.
scipy.optimize.linear_sum_assignment wurde in C++ neu geschrieben, um die Leistung zu verbessern, und erlaubt nun unendliche Kosten.
Eine Methode ScalarFunction.fun_and_grad wurde für die bequeme gleichzeitige Abfrage einer Funktions- und Gradientenauswertung hinzugefügt.
scipy.optimize.minimize Die BFGS-Methode hat eine verbesserte Leistung, indem sie in einigen Fällen doppelte Auswertungen vermeidet.
Bessere Benutzerinformationen werden bereitgestellt, wenn eine Zielfunktion ein Array anstelle eines Skalars zurückgibt.
scipy.signal Verbesserungen#
Eine neue Funktion zur Berechnung der Faltung mit der Overlap-Add-Methode wurde hinzugefügt und heißt scipy.signal.oaconvolve. Wie scipy.signal.fftconvolve unterstützt diese Funktion die Angabe von Dimensionen, entlang derer die Faltung durchgeführt werden soll.
scipy.signal.cwt unterstützt jetzt komplexe Wavelets.
Die Implementierung von choose_conv_method wurde aktualisiert, um die neue FFT-Implementierung widerzuspiegeln. Darüber hinaus wurde die Leistung erheblich verbessert (mit drastischen Verbesserungen in Edge-Cases).
Die Funktion upfirdn verfügt nun über ein Schlüsselwortargument mode, mit dem der Signal-Erweiterungsmodus an den Signalrändern ausgewählt werden kann. Diese Modi können auch für resample_poly über ein neu hinzugefügtes Argument padtype verwendet werden.
scipy.signal.sosfilt profitiert nun von Cython-Code für verbesserte Leistung
scipy.signal.resample sollte effizienter sein, indem es rfft nutzt, wo immer möglich
scipy.sparse Verbesserungen#
Es ist nun möglich, die LOBPCG-Methode in scipy.sparse.linalg.svds zu verwenden.
scipy.sparse.linalg.LinearOperator unterstützt nun die Operation rmatmat für die adjungierte Matrix-Matrix-Multiplikation, zusätzlich zu rmatvec.
Mehrere Stabilitätsupdates ermöglichen die Unterstützung von Float32 im LOBPCG-Eigenwertlöser für symmetrische und hermitische Eigenwertprobleme in scipy.sparse.linalg.lobpcg.
Ein Löser für das maximale Fluss-Problem wurde als scipy.sparse.csgraph.maximum_flow hinzugefügt.
scipy.sparse.csgraph.maximum_bipartite_matching erlaubt nun nicht-quadratische Eingaben, erfordert keine perfekte Übereinstimmung mehr und hat eine verbesserte Leistung.
scipy.sparse.lil_matrix-Konvertierungen sind in einigen Szenarien nun besser performant
Grundlegende Unterstützung für pydata/sparse-Arrays in scipy.sparse.linalg ist verfügbar
scipy.sparse.linalg.spsolve_triangular unterstützt nun das Argument unit_diagonal, um die Ähnlichkeit der Aufrufsignatur mit dem dichten Gegenstück scipy.linalg.solve_triangular zu verbessern.
assertAlmostEqual kann nun mit dünnen Matrizen verwendet werden, die nun die Unterstützung für __round__ haben.
scipy.spatial Verbesserungen#
Die mitgelieferte Qhull-Bibliothek wurde auf Version 2019.1 aktualisiert, wodurch mehrere Probleme behoben wurden. SciPy-spezifische Patches werden nicht mehr darauf angewendet.
scipy.spatial.SphericalVoronoi hat nun eine lineare Speicherkomplexität, eine verbesserte Leistung und unterstützt Single-Hemisphere-Generatoren. Unterstützung für die Verarbeitung von Generatoren auf einem Großkreisbogen (geodätische Eingabe) und für Generatoren in n-Dimensionen wurde ebenfalls hinzugefügt.
scipy.spatial.transform.Rotation enthält nun Funktionen zur Berechnung einer mittleren Rotation, zur Erzeugung der 3D-Rotationsgruppen und zur Reduzierung von Rotationen mit Rotationssymmetrien.
scipy.spatial.transform.Slerp kann jetzt mit einem Skalarargument aufgerufen werden
scipy.spatial.voronoi_plot_2d unterstützt nun Furthest-Site-Voronoi-Diagramme
scipy.spatial.Delaunay und scipy.spatial.Voronoi haben nun Attribute, die verfolgen, ob es sich um Furthest-Site-Diagramme handelt.
scipy.special Verbesserungen#
Das Voigt-Profil wurde als scipy.special.voigt_profile hinzugefügt.
Eine reale Dispatch wurde für die Wright-Omega-Funktion (scipy.special.wrightomega) hinzugefügt.
Die analytische Fortsetzung der Riemannschen Zeta-Funktion wurde hinzugefügt. (Die Riemannsche Zeta-Funktion ist die Einargumentenvariante von scipy.special.zeta.)
Das vollständige elliptische Integral erster Art (scipy.special.ellipk) ist nun in scipy.special.cython_special verfügbar.
Die Genauigkeit von scipy.special.hyp1f1 für reelle Argumente wurde verbessert.
Die Dokumentation vieler Funktionen wurde verbessert.
scipy.stats Verbesserungen#
scipy.stats.multiscale_graphcorr wurde als Unabhängigkeitstest hinzugefügt, der auf hochdimensionalen und nichtlinearen Datensätzen arbeitet. Er hat eine höhere statistische Aussagekraft als andere scipy.stats-Tests, während er der einzige ist, der auf multivariaten Daten arbeitet.
Die generalisierte inverse Gauß-Verteilung (scipy.stats.geninvgauss) wurde hinzugefügt.
Es ist nun möglich, scipy.stats.binned_statistic_dd mit neuen Werten effizient wiederzuverwenden, indem das Ergebnis eines früheren Aufrufs der Funktion übergeben wird.
scipy.stats.hmean behandelt nun Eingaben mit Nullen besser.
Die Beta-Binomialverteilung ist nun in scipy.stats.betabinom verfügbar.
scipy.stats.zscore, scipy.stats.circmean, scipy.stats.circstd und scipy.stats.circvar unterstützen nun das Argument nan_policy zur verbesserten Handhabung von NaN-Werten.
scipy.stats.entropy akzeptiert nun ein axis-Argument.
scipy.stats.gaussian_kde.resample akzeptiert nun ein seed-Argument zur Ermöglichung der Reproduzierbarkeit.
Die Leistung von scipy.stats.kendalltau wurde verbessert, insbesondere für große Eingaben, aufgrund verbesserter Cache-Nutzung.
Die Verteilung scipy.stats.truncnorm wurde neu geschrieben, um viel breitere Schwänze zu unterstützen.
Veraltete Funktionen#
scipy veraltete Funktionen#
Die Unterstützung für NumPy-Funktionen, die über den SciPy-Namensraum verfügbar sind, ist veraltet und wird in 2.0.0 entfernt. Wenn Sie beispielsweise scipy.rand oder scipy.diag verwenden, sollten Sie Ihren Code ändern, um direkt numpy.random.default_rng oder numpy.diag zu verwenden. Sie bleiben in der derzeit fortlaufenden SciPy 1.x Release-Serie verfügbar.
Die Ausnahme zu dieser Regel ist die Verwendung von scipy.fft als Funktion – scipy.fft ist jetzt nur noch als Modul zu verwenden, daher wird die Möglichkeit, scipy.fft(...) aufzurufen, in SciPy 1.5.0 entfernt.
In scipy.spatial.Rotation wurden die Methoden from_dcm und as_dcm in from_matrix bzw. as_matrix umbenannt. Die alten Namen werden in SciPy 1.6.0 entfernt.
Die Methode Rotation.match_vectors wurde zugunsten von Rotation.align_vectors, welche eine logischere und allgemeinere API für dieselbe Funktionalität bietet, als veraltet markiert. Die alte Methode wird in SciPy 1.6.0 entfernt.
Abwärtsinkompatible Änderungen#
scipy.special Änderungen#
Die veralteten Funktionen hyp2f0, hyp1f2 und hyp3f0 wurden entfernt.
Die veraltete Funktion bessel_diff_formula wurde entfernt.
Die Funktion i0 ist nicht mehr bei numpy.dual registriert, sodass numpy.dual.i0 bedingungslos auf die NumPy-Version verweist, unabhängig davon, ob scipy.special importiert wurde.
Die Funktion expn wurde so geändert, dass sie außerhalb ihres Definitionsbereichs (x, n < 0) nan anstelle von inf zurückgibt.
scipy.sparse Änderungen#
Sparse-Matrix-Reshape löst nun einen Fehler aus, wenn die Form nicht zweidimensional ist, anstatt zu erraten, was gemeint war. Das Verhalten ist nun dasselbe wie vor SciPy 1.1.0.
CSR- und CSC-Sparse-Matrix-Klassen sollten nun leere Matrizen desselben Typs zurückgeben, wenn sie außerhalb der Grenzen indiziert werden. Zuvor löste dies bei einigen SciPy-Versionen eine IndexError aus. Die Änderung ist weitgehend durch eine größere Konsistenz mit den Semantiken von ndarray und numpy.matrix motiviert.
scipy.signal Änderungen#
Das Verhalten von scipy.signal.resample für Eingaben von Signalen der Länge 1 wurde korrigiert, um einen konstanten (DC-)Wert anstelle eines Impulses auszugeben, was der Annahme der Signalperiodizität in der FFT-Methode entspricht.
scipy.signal.cwt führt nun die komplexe Konjugation und Zeitumkehrung von Wavelet-Daten durch, was ein abwärtsinkompatibler Bugfix für zeitlich asymmetrische Wavelets ist.
scipy.stats Änderungen#
scipy.stats.loguniform wurde mit besserer Dokumentation hinzugefügt (ein Alias für scipy.stats.reciprocal). loguniform generiert Zufallsvariablen, die im logarithmischen Raum gleich wahrscheinlich sind; z. B. sind 1, 10 und 100 alle gleich wahrscheinlich, wenn loguniform(10 ** 0, 10 ** 2).rvs() verwendet wird.
Weitere Änderungen#
Die LSODA-Methode von scipy.integrate.solve_ivp erkennt nun korrekt steife Probleme.
scipy.spatial.cKDTree akzeptiert und behandelt nun leere Eingabedaten korrekt
scipy.stats.binned_statistic_dd berechnet nun die Standardabweichung-Statistik numerisch stabil.
scipy.stats.binned_statistic_dd löst nun einen Fehler aus, wenn die Eingabedaten entweder np.nan oder np.inf enthalten. Ebenso lösen nun in scipy.stats alle `.fit()`-Methoden kontinuierlicher Verteilungen einen Fehler aus, wenn die Eingabedaten Instanzen von np.nan oder np.inf enthalten.
Geschlossene Probleme für 1.4.0#
#1255: maxiter defekt für Scipy.sparse.linalg gmres, zusätzlich zu…
#1301: Konsolidierung von multipack.h aus den Interpolate- und Integrate-Paketen…
#1739: Einfache Genauigkeit FFT unzureichend genau. (Trac #1212)
#1795: stats test_distributions.py: Ersetzen alter Fuzz-Tests (Trac #1269)
#2233: fftpack segfault mit großen Arrays (Trac #1714)
#2434: rmatmat und die Komplexität von Linearoperator-Objekten
#2477: stats.truncnorm.rvs() ergibt keine symmetrischen Ergebnisse für negative…
#2629: FFTpack ist bei Nicht-Potenzen von 2 inakzeptabel langsam
#2883: UnboundLocalError in scipy.interpolate.splrep
#2956: Feature-Anfrage: `axis`-Argument für die Funktion stats.entropy
#3528: Segfault bei test_djbfft (möglicherweise MKL-bezogen?)
#3793: cwt sollte auch ein komplexes Array zurückgeben
#4464: TST: residue/residuez/invres/invresz haben keine Tests
#4561: BUG: tf filter trailing and leading zeros in residuez
#4669: sosfilt neu schreiben, um eine einzelne Schleife über die Eingabe zu machen?
#5040: BUG: Behandlung leerer Daten von (c)KDTrees
#5112: BoxCox-Transformations-Edge-Cases könnten mehr Sorgfalt erfordern
#5441: scipy.stats.ncx2 schlägt bei nc=0 fehl
#5502: `args`-Schlüsselwort wird in `optimize.curve_fit` nicht behandelt
#6484: Qhull Segmentierungsfehler
#6900: `linear_sum_assignment` mit unendlichen Gewichten
#6966: Dokumentation für hypergeometrische Funktionen fehlt
#6999: Mögliche falsch positive Korruptionsprüfung in `compressed loadmat()`
#7018: ydata, die Broadcasting benötigen, rendert `curve_fit` unfähig, die zu berechnen…
#7140: Probleme mit der Dokumentation für Windows
#7327: `interpolate.ndgriddata.griddata` verursacht einen Absturz von Python statt…
#7396: `MatrixLinearOperator` implementiert `_adjoint()`, aber nicht `_transpose()`
#7400: BUG(?): `special`: `factorial` und `factorial2` geben ein 0-dimensionales…
#7434: Tests für kontinuierliche Verteilungen in `scipy.stats` verpassen 25 Verteilungen
#7491: Mehrere Verteilungen in `scipy.stats` (fisk, burr, burr12, f) geben…
#7759: Überlauf in `stats.kruskal` bei großen Stichproben
#7906: Falsches Ergebnis von `scipy.interpolate.UnivariateSpline.integral`…
#8165: ENH: Funktionalität von R für `hmean` anpassen
#8417: `optimize.minimize(method=’L-BFGS-B’, options={‘disp’: True})`…
#8535: Anforderung „streng monoton steigend“ in `UnivariateSpline`
#8815: [BUG] GMRES: Anzahl der Iterationen wird nur erhöht, wenn Callback…
#9207: `scipy.linalg.solve_triangular` Geschwindigkeit nach `scipy.linalg.lu_factor`
#9275: Neue Funktion: Hinzufügen des LOBPCG-Lösers in `svds` zusätzlich zu ARPACK
#9403: Bereich von `truncnorm.logpdf` könnte erweitert werden
#9429: `gaussian_kde` funktioniert nicht mit NumPy-Matrix
#9515: `ndimage`-Implementierung beruht auf undefiniertem Verhalten
#9643: `arpack` gibt singuläre Werte in aufsteigender Reihenfolge zurück
#9669: DOC: matthew-brett/build-openblas wurde zurückgezogen
#9852: `scipy.spatial.ConvexHull` Beendet mit Code 134, free(): ungültig…
#9902: `scipy.stats.truncnorm` zweites Moment könnte falsch sein
#9943: Benutzerdefinierte Stichprobenmethoden in `shgo` funktionieren nicht
#9947: DOC: Falsche Dokumentation für `nan_policy=’propagate` in…
#9994: BUG: `sparse`: `reshape`-Methode erlaubt eine Form, die eine beliebige…
#10036: Der offizielle Nelder-Mead-Tutorial verwendet `xtol` anstelle von `xatol`, was…
#10078: Möglichkeit, eine bessere Fehlermeldung zu erhalten, wenn die Zielfunktion…
#10092: Überlauf in `truncnorm.rvs`
#10121: Ein kleiner Rechtschreibfehler
#10126: Ungenaue `std`-Implementierung in `binned_statistic`
#10161: Fehler in der Dokumentation für `scipy.special.modstruve`
#10195: Ableitung der Spline mit ‚const‘-Extrapolation wird ebenfalls extrapoliert…
#10206: Indizierung von Sparse-Matrizen mit SciPy 1.3
#10236: Nicht-aussagekräftiger Fehler bei Typübereinstimmung für Funktionen von `scipy.optimize`…
#10258: LOBPCG-Konvergenzfehler, wenn eine Schätzung bereitgestellt wird
#10262: Distanzmatrix fehlt dtype-Prüfungen / Warnungen
#10271: BUG: `optimize`-Fehler bei Wheels
#10277: `scipy.special.zeta(0)` = NAN
#10292: DOC/REL: Einige Abschnitte der Release Notes sind nicht korrekt verschachtelt.
#10300: `scipy.stats.rv_continuous.fit` löst leere RuntimeError aus, wenn…
#10319: Ereignisse in `scipy.integrate.solve_ivp`: Wie richte ich ein Ereignis ein…
#10323: Hinzufügen weiterer Low-Level-LAPACK-Wrapper
#10360: `firwin2` modifiziert versehentlich die Eingabe und kann zu undefinierten…
#10388: BLD: `TestHerd::test_hetrd` stürzt mit Python-dbg ab
#10395: Warnung bezüglich der Ausgabeform von `zoom` entfernen
#10403: DOC: `scipy.signal.resample` ignoriert den `t`-Parameter
#10421: Yeo-Johnson-Potenztransformation schlägt bei ganzzahligen Eingabedaten fehl
#10422: BUG: `scipy.fft` unterstützt kein Multiprocessing
#10427: ENH: `convolve`-Zahlen sollten aktualisiert werden
#10444: BUG: `scipy.spatial.transform.Rotation.match_vectors` gibt falsche…
#10488: ENH: DCTs/DSTs für `scipy.fft`
#10501: BUG: `scipy.spatial.HalfspaceIntersection` funktioniert falsch
#10514: BUG: GIL-Handling von `cKDTree` ist fehlerhaft
#10535: TST: Fehler in CI für den Master-Branch
#10588: `scipy.fft` und `numpy.fft` Inkonsistenz bei `axes=None` und Shape…
#10628: SciPy Python>3.6 Windows Wheels liefern `msvcp*.dll` nicht
#10733: DOC/BUG: `min_only`-Ergebnis stimmt nicht mit der Dokumentation überein
#10774: `min_only=True` `dijkstra` Endlosschleife mit doppelten Indizes
#10775: UnboundLocalError in Radau bei NaN-Eingabe
#10835: `io.wavfile.read` löst unnötigerweise einen Fehler bei einem ungültigen WAV-Header aus
#10838: Fehler in der Dokumentation für `scipy.linalg.lu_factor`
#10875: DOC: Grafische Anleitungen (mit TikZ)
#10880: Einstellen von `verbose` > 2 in `minimize` mit `trust-constr`-Methode führt…
#10887: `scipy.signal.signaltools._fftconv_faster` hat falsche Schätzungen
#10948: `gammainc(0,x)` = nan, sollte aber 1 sein, `gammaincc(0,x)` = nan, aber…
#10952: Testfehler in `TestQRdelete_F.test_delete_last_p_col`
#10968: API: `normalized=False` zu `normalize=True` in `Rotation` ändern
#10987: Speicherleck in der `shgo`-Triangulierung
#10991: Fehler beim Ausführen von `openBlas`, wahrscheinlich fehlt ein Schritt
#11033: Deadlock auf OS X für Python 3.8
#11041: Testfehler in Wheel-Builds für `TestTf2zpk.test_simple`
#11089: Regression in `scipy.stats`, bei der eine Verteilung keine `loc`- und `scale`-Parameter akzeptiert
#11100: BUG: `multiscale_graphcorr` Zufallszustands-Seed und parallele Nutzung
#11121: Aufrufe von
scipy.interpolate.splpreperhöhen die RAM-Nutzung.#11125: BUG: Segfault beim Slicen einer CSR- oder CSC-Sparse-Matrix mit einem Slice-Startindex, der größer als der Endindex ist
#11198: BUG: Sparse `eigs` (arpack) `shift-invert` lässt den kleinsten Eigenwert für einige k fallen
Pull Requests für 1.4.0#
#4591: BUG, TST: Mehrere Probleme mit `scipy.signal.residue`
#6629: ENH: sparse: Kanonische Form bei Initialisierung
#7076: ENH: Hinzufügen von komplexer Wavelet-Unterstützung zu `scipy.signal.cwt`.
#8681: ENH: Hinzufügen der verallgemeinerten inversen Gaußschen Verteilung zu `scipy.stats`
#9064: BUG/ENH: Hinzugefügtes Standard-_transpose in LinearOperator. Behebt…
#9215: ENH: Rbf-Interpolation großer mehrdimensionaler Daten
#9311: ENH: Hinzugefügtes Voigt-Modell in `scipy.special`.
#9642: ENH: integrieren: `quad()` für vektorwertige Funktionen
#9679: DOC: Erweitern des Docstrings der `exponweib`-Verteilung
#9684: TST: Hinzufügen von ppc64le CI-Tests
#9800: WIP : ENH: Refaktorierung von `_hungarian.py` zur Beschleunigung und Hinzufügen von Minimierungs-/Maximierungs…
#9847: DOC: Ändern des `integrate`-Tutorials zur Verwendung von `solve_ivp` anstelle von `odeint`
#9876: ENH: Verwenden von `rfft`, wenn möglich, beim Resampling
#9998: BUG: Keine 1en entfernen, wenn die `sparse: reshape`-Methode aufgerufen wird #9994
#10002: ENH: Hinzufügen von Einschränkungen für die differentielle Evolution
#10098: ENH: integrieren: Hinzufügen des `args`-Arguments zu `solve_ivp`.
#10099: DOC: Fehlende Dokumentation für `linprog` `unknown_options` hinzufügen
#10104: BUG: Neufassung der `stats.truncnorm`-Verteilung.
#10105: MAINT: Effizienz von `rvs_ratio_uniforms` in `scipy.stats` verbessern
#10107: TST: `dual_annealing` Seed setzen
#10108: ENH: stats: Verbesserung der `kendall_tau`-Cache-Nutzung
#10110: MAINT: `_lib`: Behebung einer Build-Warnung.
#10114: FIX: Nur Bounds ausgeben, wenn vom Minimierer unterstützt (shgo)
#10115: TST: Hinzufügen eines Tests mit einer fast singulären Designmatrix für `lsq_linear`
#10118: MAINT: `rdist`-Methoden in `scipy.stats` korrigieren
#10119: MAINT: Verbesserung von `rvs` von `randint` in `scipy.stats`
#10127: Tippfehler im Feldnamen des Record-Arrays korrigiert (spatial-ckdtree-sparse_distance…
#10130: MAINT: ndimage: Einige Compiler-Warnungen beheben.
#10131: DOC: Hinweis auf die Verbesserung des `solve_ivp`-args in der Release-Ankündigung 1.4.0…
#10133: MAINT: Hinzufügen von `rvs` für `semicircular` in `scipy.stats`
#10138: BUG: Ungültige Argumente für `ellip_harm` können Python abstürzen lassen.
#10139: MAINT: spatial: Einige Compiler-Warnungen in der Datei `distance_wrap.c` beheben.
#10140: ENH: Handhabung von NaN in der `RuntimeWarning`-Ausnahmeklausel hinzufügen
#10142: DOC: Rückgabewert von `scipy.special.comb`
#10143: MAINT: `linprog` tol lockern
#10152: BUG: Behebung der benutzerdefinierten Stichprobeneingabe für `shgo`, Hinzufügen eines Unit-Tests
#10154: MAINT: Hinzufügen von Momenten und Verbesserung der Doku von `mielke` in `scipy.stats`
#10158: Problem #6999: Prüfen Sie den zlib-Checksummenwert vor der Überprüfung der gelesenen Bytes.
#10166: BUG: Broadcasted ydata bei der `pcov`-Berechnung von `curve_fit` korrekt behandeln.
#10167: DOC: Hinzufügen des fehlenden Faktors `i` zum `modstruve`-Docstring
#10168: MAINT: stats: Korrektur eines falschen Kommentars.
#10169: ENH: optimize: Klärung des Fehlers, wenn die Zielfunktion…
#10172: DEV: Tests parallel ausführen, wenn die Flagge `--parallel` an…
#10173: ENH: Implementieren des DOP853 ODE-Integrators
#10176: Tippfehler behoben
#10182: TST: Testproblem für `stats.pearsonr` beheben
#10184: MAINT: stats: `zmap` und `zscore` vereinfachen (wir können jetzt `keepdims` verwenden).
#10191: DOC: Formatierungsfehler im Docstring des `scipy.spatial`-Moduls beheben.
#10193: DOC: Docstring für `optimize.nnls` aktualisiert
#10198: DOC, ENH: special: Spezifischere Referenzen für `hyp2f1` machen
#10202: DOC: DST- und DCT-Definitionen als LaTeX-Gleichungen formatieren
#10207: BUG: Die Indizierung komprimierter Matrizen sollte einen Skalar zurückgeben
#10210: DOC: Neue Schnittstellen für Legacy-Funktionen in 'optimize' aktualisieren
#10225: DOC: Klärung der neuen Schnittstellen für Legacy-Funktionen in 'optimize'
#10231: DOC, MAINT: gpg2-Updates für Release Notes / Pavement
#10235: LICENSE: Lizenzdatei in Standard-BSD 3-Klausel und gebündelt aufteilen.
#10238: ENH: Neues `scipy.fft`-Modul mit PocketFFT hinzufügen
#10243: BUG: ARFF-Reader-Regression mit Anführungszeichen korrigieren.
#10248: DOC: README-Datei aktualisieren
#10255: CI: OpenBLAS auf Stand der Wheels aktualisieren
#10264: TST: Tests für `stats.tvar` mit nicht-abgeflachten Arrays hinzufügen
#10280: MAINT: stats: Konstanten Wert für sqrt(2/PI) verwenden.
#10286: Überarbeitung der Entwicklerdokumentation
#10290: MAINT: NumPy-Funktionen im SciPy-Root als veraltet markieren
#10291: FIX: xdist nur bei Verfügbarkeitsprüfung importieren
#10295: Deaktivieren veralteter NumPy-APIs in `__odrpack.c`
#10296: ENH: C++-Erweiterung für das lineare Zuweisungsproblem
#10298: ENH: `pade`-Funktion mit komplexen Eingaben funktionierend gemacht
#10301: DOC: Korrektur der kritischen Wert-Signifikanzniveaus in `stats.anderson_ksamp`
#10307: Minkowski-Distanz-Typ-Fix (Problem #10262)
#10309: BUG: `jac=None` direkt an `lsoda` übergeben
#10310: BUG: interpolate: UnivariateSpline.derivative.ext ist ‚zeros‘…
#10312: FIX: Tippfehler in einem Kommentar korrigiert
#10314: `scipy.spatial`-Erweiterungsanfrage
#10315: DOC: `integrate`-Tutorial auf `solve_ivp` aktualisieren
#10318: DOC: Beispiel für `PPoly.solve` aktualisieren
#10333: TST: Tests für `stats.tvar` mit nicht-abgeflachten Arrays hinzufügen
#10334: MAINT: special: Veraltete Funktionen `hyp2f0`, `hyp1f2` und… entfernen
#10336: BUG: linalg/interpolative: Beheben, dass `interp_decomp` die Eingabe modifiziert
#10341: BUG: sparse.linalg/gmres: Auswirkung von Callback auf Semantik veralten lassen…
#10344: DOC: Wortwahl der mathematischen Formulierung verbessern
#10345: ENH: Tiled QR-Wrapper für `scipy.linalg.lapack`
#10350: MAINT: linalg: Verwenden Sie das neue FFT-Unterpaket im `linalg.dft`-Test…
#10351: BUG: Korrektur einer instabilen Standardabweichungsberechnung in Histogramm
#10353: Bug: interpolate.NearestNDInterpolator (Problem #10352)
#10357: DOC: linalg: Verweis auf scipy.fft.fft (nicht fftpack) in der dft…
#10359: DOC: Roadmap aktualisieren, nachdem scipy.fft zusammengeführt wurde
#10361: ENH: Bevorzugung von scipy.fft gegenüber scipy.fftpack in scipy.signal
#10371: DOC: Anpassungen der fft-Dokumentation
#10372: DOC: Tippfehler korrigieren
#10377: TST, MAINT: Anpassungen für pytest 5.0
#10378: ENH: _lib: Erlaubt neuen np.random.Generator in check_random_state
#10379: BUG: sparse: Schreibschutz auf Vorwärtskompatibilität mit numpy>=1.17 setzen
#10381: BUG: Korrigiert gh-7491, PDF bei x=0 von Fisk/Burr/Burr12/f-Verteilungen.
#10387: ENH: optimize/bfgs: Nicht doppelt am Anfangspunkt auswerten für…
#10392: [DOC] Beispiel für _binned_statistic_dd hinzufügen
#10396: Warnung bezüglich der Ausgabeform von zoom entfernen
#10397: ENH: check_finite zu sp.linalg.norm hinzufügen
#10399: ENH: __round__-Methode zu Sparse-Matrix hinzufügen
#10407: MAINT: pybind11 aus install_requires entfernen, es ist nur Build-Zeit…
#10408: TST: pytest.raises verwenden, nicht numpy assert_raises
#10409: CI: nose auf Travis deinstallieren
#10410: [ENH] ncx2 an chi2 weiterleiten, wenn nc=0
#10411: TST: optimize: Test sollte assert_allclose für FP-Vergleiche verwenden
#10414: DOC: pybind11 zu anderen Teilen der Quickstart-Anleitungen hinzufügen
#10417: DOC: special: Nicht-Ufuncs nicht mit einem `[+]` markieren
#10423: FIX: pybind11::isinstance zur Prüfung von Array-Datentypen verwenden
#10424: DOC: doctest-Beispiel für Binärdaten für ttest_ind_from_stats hinzufügen
#10425: ENH: Fehlende hermitesche Transformationen zu scipy.fft hinzufügen
#10426: MAINT: Fehler beim Doc-Build korrigieren
#10431: Numpy-Version für AIX aktualisieren
#10433: MAINT: Kleinere Korrekturen für die Statistiken
#10434: BUG: special: ndtri NaN außerhalb des Definitionsbereichs zurückgeben lassen
#10435: BUG: Integer-Eingabedaten in scipy.stats.yeojohnson erlauben
#10438: [DOC] Beispiel für Kurtosis hinzufügen
#10440: ENH: special: ellipk zu einem Ufunc machen
#10443: MAINT: ndimage: Überprüfung auf malloc-Fehler
#10447: BLD: Ausgabe von Testkompilierungen in ein temporäres Verzeichnis umleiten
#10451: MAINT: signal: Überprüfung auf malloc-Fehler
#10455: BUG: special: Korrektur von hyperu-Werten für negatives x
#10456: DOC: Kommentar hinzugefügt, der den Aufruf von dcsrch.f in lbfgsb.f klärt
#10457: BUG: ckdtree erlauben, leere Daten als Eingabe zu akzeptieren
#10459: BUG:TST: lwork sicher berechnen
#10460: [DOC] Beispiel für Entropy hinzufügen
#10461: DOC: Aktualisierungen der Quickstart-Anleitung
#10462: TST: special: Nur max atol/rtol für fehlgeschlagene Testpunkte anzeigen
#10465: BUG: fft-Eingaben korrekt ausrichten
#10467: ENH: Duplikate-Generator mit geringerem Speicherverbrauch in spatial.SphericalVoronoi
#10470: ENH: Inverse DCT/DST in scipy.fft normalisieren
#10472: BENCH: Timeout für langsame setup_cache anpassen
#10475: CI: Python-Debug für Travis-ci einschließen
#10476: TST: special: __tracebackhide__ verwenden, um bessere Fehlermeldungen zu erhalten
#10477: ENH: Schnellere Regionenerstellung in spatial.SphericalVoronoi
#10479: BUG: stats: Ein paar Probleme mit der fit-Methode der Verteilungen korrigiert.
#10480: RuntimeError in _distn_infrastructure.py in der fit()-Methode hinzugefügt
#10481: BENCH, MAINT: wheel_cache_size wurde in build_cache_size umbenannt
#10494: ENH: Schnellere Circumcenter-Berechnung in spatial.SphericalVoronoi
#10500: Splrep _curfit_cache globale Variable Fehlerbehebung
#10503: BUG: spatial/qhull: get HalfspaceIntersection.dual_points von…
#10506: DOC: interp2d, Notiz zur Extrapolation mit nächstem Nachbarn
#10507: MAINT: Fortran-FFTPACK-Bibliothek zugunsten von pypocketfft entfernen
#10508: TST: Fehler in der Testprüfung auf zirkuläre Importe beheben.
#10509: MAINT: _build_utils als Unterpaket einrichten
#10516: BUG: nogil-Kontexte in cKDTree verwenden
#10517: ENH: fftconvolve sollte keine FFT-Broadcast-Achsen verwenden
#10518: ENH: fftconvolve beschleunigen
#10520: DOC: Korrektes .rst-Formatting für veraltete Funktionen und Rückwärtskompatibilität…
#10523: DOC: scipy.signal.resample-Dokumentation verbessern
#10524: ENH: MGC zu scipy.stats hinzufügen
#10525: [ENH] ncx2.ppf an chi2 weiterleiten, wenn nc=0
#10526: DOC: Laplacian-Normalisierung klären
#10528: API: scipy.fft DCT/DST-Shape-Argument in s umbenennen
#10531: BUG: Falsche Rotationen in spatial.transform.rotation.match_vectors behoben
#10533: [DOC] Beispiel für die winsorize-Funktion hinzufügen
#10539: MAINT: special: i0 nicht mit numpy.dual registrieren
#10540: MAINT: Travis und Circle korrigieren
#10542: MAINT: interpolate: cython_lapack verwenden
#10547: Feature-Anfrage. Hinzufügen von furthest site Voronoi-Diagrammen zu scipy.spatial.plotutils.
#10549: [BUG] Fehler in trimr beheben, wenn inclusive=False
#10552: scipy.signal.upfirdn Signal-Erweiterungsmodi hinzufügen
#10555: MAINT: special: c_misc in Cephes verschieben
#10556: [DOC] Beispiel für trima hinzufügen
#10562: [DOC] Dreifach-String für trimmed korrigieren, damit __doc__ anzeigen kann…
#10563: Fehlermeldung von least_squares bei falscher Form verbessern
#10564: ENH: linalg: get_lapack/blas_funcs memoizieren, um sie zu beschleunigen
#10566: ENH: Implementierung eines Lösungsprogramms für das Maximum-Flow-Problem hinzufügen
#10567: BUG: spatial: C++11-Konstrukt für den Beginn des Vektors verwenden…
#10568: DOC: special: Kleine Anpassungen im zetac-Docstring
#10571: [ENH] Gaussian_kde kann Matrix-Datensatz akzeptieren
#10574: ENH: linalg: _compute_lwork durch Vermeidung von Numpy-Konstrukten beschleunigen
#10582: Tippfehler in gebündelten Bibliotheken korrigieren, die zurückgesetzt wurden
#10583: ENH: special: Analytische Fortsetzung der Riemannschen Zeta-Funktion hinzufügen
#10584: MAINT: special: __all__ bereinigen
#10586: BUG: Mehrdimensionale scipy.fft-Funktionen sollten 's' anstelle von…
#10587: BUG: integrate/lsoda: Lauf niemals abbrechen, stattdessen Error-Status setzen
#10594: API: Verhalten von numpy.fftn replizieren, wenn s gegeben ist, aber nicht…
#10599: DOC: dev: Dokumentation vs. GitHub Pull Request Workflow aktualisieren…
#10603: MAINT: Installationsskripte entfernt
#10604: MAINT: c*np.ones(…) in np.full(…, c, …) in vielen Fällen ändern…
#10608: Univariate Splines sollten erfordern, dass x streng monoton steigend ist…
#10613: ENH: Seed-Option für gaussian_kde.resample hinzufügen
#10614: ENH: Parallele Berechnung zu scipy.fft hinzufügen
#10615: MAINT: interpolate: Unbenutzte Header-Datei entfernen
#10616: MAINT: Xfail-Marker für 32-Bit-Plattformen bereinigen
#10618: BENCH: 'trust-constr' zu minimieren-Benchmarks hinzugefügt
#10621: [MRG] Mehrere Stabilitätsupdates in lobpcg
#10622: MAINT: Release Notes von 1.3.1 vorwärtsportieren
#10624: DOC: stats: Rechtschreibung von 'support' korrigieren.
#10627: DOC: stats: Referenzen für die Alpha-Verteilung hinzufügen.
#10629: MAINT: special: Überlauf in 'zeta' für negative… länger vermeiden
#10630: TST: GH10271, Test-Assertion lockern, korrigiert #10271
#10631: DOC: nelder-mean verwendet xatol, korrigiert #10036
#10633: BUG: interpolate: integral(a, b) sollte null sein, wenn beide Grenzen…
#10635: DOC: special: Hypergeometrische Funktionen-Dokumentation vervollständigen
#10636: BUG: special: Reihe für hyp1f1 verwenden, wenn sie schnell konvergiert
#10641: ENH: Übereinstimmung von allgemeinen bipartiten Graphen erlauben
#10643: ENH: scipy.sparse.linalg.spsolve dreieckig mit Einheitsdiagonalen
#10650: ENH: sosfilt mit Cython umsetzen
#10654: DOC: Vertikale Ausrichtung von Tabelleneinträgen
#10655: ENH: Dockerfile für die Scipy-Entwicklung
#10660: TST: Tests für rvs in scipy.stats bereinigen
#10664: Fehler auslösen bei nicht-finiten Eingaben für binned_statistic_dd()
#10665: DOC: speziel: Docstrings für `gamma` und `gammasgn` verbessern
#10669: TST: Tests für reelle Transformationen von scipy.fft aktualisieren
#10670: DOC: Dokumentation und Fehlermeldungen für scipy.signal.butter klären
#10672: ENH: Lösung Attribut zurückgeben, wenn Events in solve_ivp verwendet werden
#10675: MAINT: special: explizite NaN-Prüfung für `iv`-Argumente hinzufügen
#10679: DOC: special: Dokumentation für die Funktion `beta` hinzufügen
#10681: TST: sparse.linalg: arnoldi-Test-Seed korrigieren
#10682: DOC: special: Dokumentation für die Funktion `betainc` hinzufügen
#10684: TST: special: Mpmath 1.1.0 für `test_hyperu_around_0` erfordern
#10686: FIX: sphinx isattributedescriptor ist in sphinx nicht verfügbar…
#10687: DOC: Docker-Quickstart-Anleitung von @andyfaff hinzugefügt
#10689: DOC: special: Format der Parameter-/Rückgabeabschnitte für… klären
#10690: DOC: special: Docstrings der unvollständigen Gamma-Funktionen verbessern
#10692: ENH: Höherdimensionale Eingabe in `spatial.SphericalVoronoi`
#10694: ENH: ScalarFunction.fun_and_grad
#10698: DOC: special: Dokumentation für `betaincinv` hinzufügen
#10699: MAINT: Zeitdruck in lbfgsb entfernen, korrigiert #8417
#10701: TST, MAINT: OpenBLAS auf 0.3.7 stable aktualisieren
#10702: DOC: klären, dass Iterationen mehrere Funktionsaufrufe verbrauchen
#10703: DOC: iprint Doc lbfgsb schließt #5482
#10708: TST: Test wie in gh1758 vorgeschlagen
#10710: ENH: nan_policy zu den Circ-Funktionen in `stats` hinzugefügt
#10712: ENH: Achsenparameter zu stats.entropy hinzufügen
#10714: DOC: Formatierungsfehler in rv_continuous.expect-Docs
#10715: DOC: BLD: Doc-Makefile für Python-Version aktualisieren; Scipy-Version hinzufügen…
#10717: MAINT: Doc/Makefile modernisieren
#10719: Anfangsvektor für minres setzen ermöglichen
#10720: DOC: Zufällige Warnung im Doc-Build für `stats.binned_statistic_dd` unterdrücken
#10724: DEV: Doc-Option zu runtests.py hinzufügen
#10728: MAINT: gramA, gramB Textdateien loswerden, die lobpcg-Tests hinterlassen…
#10732: DOC: min_only zur Docstring für Dijkstras Algorithmus hinzufügen
#10734: DOC: Unterschied zwischen Quelle und Ziel in kürzester… verdeutlichen
#10735: Korrektur für Python 4
#10739: BUG: optimize/slsqp: Umgang mit singulärem BFGS-Update
#10741: ENH: LAPACK-Wrapper für ?geequ, ?geequb, ?syequb, ?heequb
#10742: DOC: special: Zum Docstring von `gammaln` hinzufügen
#10743: ENH: special: Echte Weiterleitung für `wrightomega` hinzufügen
#10746: MAINT: Tippfehler in Kommentaren, Docs und Testnamen korrigieren
#10747: Überflüssige Anführungszeichen entfernen
#10750: MAINT: Cython-Code präziser machen
#10751: MAINT: Sicherstellen, dass LAPACK-Funktionen von scipy.linalg dokumentiert sind
#10752: MAINT: special: `sf_error` in Cephes verwenden
#10755: DOC: cluster: 'Siehe auch' und 'Beispiele' für kmeans2 hinzufügen.
#10763: MAINT: Liste der Minimierungsmethoden
#10768: BUG: Eckfall für sos2zpk korrigieren
#10773: Fehler-Typ für komplexe Eingaben in scipy.fftpack.rfft und irfft korrigieren
#10776: ENH: Geodätische Eingaben in `spatial.SphericalVoronoi` handhaben
#10777: MAINT: minimizer–>custom sollte die Arten von Grenzen/Beschränkungen behandeln……
#10781: ENH: solve_triangular C-Reihenfolge-Verbesserung
#10787: Verhalten von `exp1` am Schnittpunkt korrigieren und Docstring hinzufügen
#10789: DOC: special: Parameter/Rückgabe-Doc-Abschnitte für erfc/erfcx/erfi hinzufügen
#10790: Travis CI: sudo ist veraltet und Xenial ist die Standard-Distribution
#10792: DOC: special: Vollständigen Docstring für `expi` hinzufügen
#10799: DOC: special: Vollständigen Docstring für `expn` hinzufügen
#10800: Docs-Bearbeitungen (GSoD)
#10802: BUG: UnboundLocalError in Radau (scipy#10775) beheben
#10804: ENH: next_fast_len mit LRU-Cache beschleunigen
#10805: DOC: Fehlende Anführungszeichen in signal.place_poles korrigieren
#10809: ENH: next_fast_len beschleunigen
#10810: ENH: Abfangbare Ausnahmen für fehlerhafte Fortran-Dateien auslösen
#10811: MAINT: optimize: Zusätzliche Variable aus _remove_redundancy_dense entfernen
#10813: MAINT: special: Unbenutzte Variablen aus _kolmogi und _smirnovi entfernen
#10815: DOC, API: scipy.stats.reciprocal ist "log-uniform"
#10816: MAINT: special: Veraltete `bessel_diff_formula` entfernen
#10817: DOC: special: Docstring für `fresnel` vervollständigen
#10820: compiler_helper.py korrigiert, um die Kompilierung mit ICC unter Linux zu ermöglichen
#10823: DOC: Referenzhandbuch-Text zur Konsistenz bei der Schreibweise aktualisiert…
#10825: MAINT: special: Einige Merkmale der Voigt-Funktion ändern
#10828: MAINT: integrate: Unbenutzte Variable aus init_callback entfernen
#10830: LOBPCG-Solver in svds zusätzlich zu ARPACK hinzufügen
#10837: WIP: ENH: Reduktionsfunktion für `spatial.tranform.Rotation`…
#10843: ENH: Optionalen Parameter zu stats.zscores hinzufügen, um zu ermöglichen…
#10845: Kruskal-Fix neu aufsetzen
#10847: redundantes __getitem__ aus scipy.sparse.lil entfernen
#10848: Bessere Handhabung von leeren (nicht fehlenden) Docstrings
#10849: ENH: rmatmat für LinearOperator implementieren
#10850: MAINT : Refactoring von lil List of Lists
#10851: DOC: Generatives Kunst-Beispiel zum Scipy.spatial-Tutorial hinzufügen.
#10852: DOC: linalg: gh-10838 unbenutzte Importe im Beispiel gelöscht
#10854: DOC: special: Vollständigen Docstring für `pdtr` hinzufügen
#10861: ENH: Option zur Wiederverwendung von binnumbers in stats.binned_statistic_dd
#10863: DOC: Teilweise Standardisierung und Validierung des Scipy.stats-Referenzleitfadens…
#10865: BUG: special: Unvollständige Gamma-Funktionen für unendliches `a` korrigieren
#10866: ENH: Berechnung des Mittelwerts in spatial.transform.Rotation
#10867: MAINT: Auch LaTeX-Verzeichnis speichern
#10869: ENH: Überlappungs-Additions-Faltung implementieren
#10870: ENH: EOF-Fehler nicht auslösen, wenn wavfile-Daten gelesen werden
#10876: ENH: Beta-Binomial-Verteilung zu scipy.stats hinzufügen
#10878: MAINT: R-Projekt-URL aktualisieren
#10883: MAINT: (ndimage) Robusterer Check, ob die Ausgabe ein Numpy-Datentyp ist
#10884: DOC: Anweisungen zum Hinzufügen einer neuen Verteilung zu scipy.stats hinzugefügt.
#10885: [BUG] lobpcg mit maxiter=None beheben, führt zu Exception
#10899: ENH: R-Funktionalität für hmean anpassen
#10900: MAINT: stats: keepdims verwenden, um ein paar Zeilen in power_divergence zu vereinfachen.
#10901: ENH: sparse/linalg: pydata/sparse Matrizen unterstützen
#10907: Prüfen, ob `maxiter` eine Ganzzahl ist
#10912: ENH: Benutzer warnen, dass quad() `points=…` ignoriert, wenn `weight=…`…
#10918: CI: Travis CI py3.8 Build korrigieren
#10920: MAINT: Konstanten auf CODATA 2018 Werte aktualisieren (zweiter Versuch)
#10921: ENH: scipy.sparse.lil: tocsr beschleunigt
#10924: BUG: Übergabe von 'args' als kwarg in scipy.optimize.curve_fit verbieten
#10928: DOC: Beispiele zu io.wavfile Docstrings hinzufügen
#10934: Tippfehlerkorrektur
#10935: BUG: Undefiniertes Verhalten bei der Konvertierung von Float in unsigned vermeiden
#10936: DOC: Fehlendes Beispiel zu stats.mstats.variation hinzugefügt
#10939: ENH: scipy.sparse.lil: tocsr je nach Dichte beschleunigt
#10946: BUG: verbose > 2 in minimize mit trust-constr Methode setzen…
#10947: DOC: special: Kleine Verbesserungen am poch-Docstring
#10949: BUG: Rückgabetyp von erlang_gen._argcheck korrigieren
#10951: DOC: Ricker-Wavelet-Formel korrigiert
#10954: BUG: special: Rückgabetyp von `factorial` für 0-d-Eingaben korrigieren
#10955: MAINT: atol-Wert von assert_unitary lockern
#10956: WIP: pdtr(int, double) zu pdtr(double, double) machen
#10957: BUG: Vollständige Binärkompatibilität von Long-Double-Testdaten sicherstellen
#10964: ENH: Slerp mit einem skalaren Argument aufrufbar machen
#10972: BUG: Komplexe Verstärkungen in zpk2sos behandeln
#10975: TST: test_kendalltau auf ppc64le überspringen
#10978: BUG: Dimension und Konstanzprüfung von boxcox-Daten #5112
#10979: API: dcm in (rotation) matrix in der Rotation-Klasse umbenennen
#10981: MAINT: Unterstützung für den Edge-Case a==0 und x>0 zu igam und igamc hinzufügen
#10986: MAINT: Direkte Importe von numpy in signaltools.py entfernen.
#10988: BUG: signal: Problem #10360 behoben
#10989: FIX binned_statistic_dd Mac-Wheel-Test schlägt fehl
#10990: BUG: Speicherleck in shgo-Triangulierung beheben
#10992: TST: Toleranz in upfirdn test_modes lockern
#10993: TST: Toleranz in optimize-Tests erhöhen
#10997: MAINT: residue und residuez überarbeiten
#11001: DOC: Tutorial zur Windows-Erstellung aktualisiert
#11004: BUG: integrate/quad_vec: Mehrere Fehler in quad_vec behoben
#11005: TST: Python 3.8 Win CI hinzufügen
#11006: DOC: special: Referenz für `kl_div` hinzufügen
#11012: MAINT: invres und invresz überarbeiten
#11015: DOC: special: Referenzen für `rel_entr` hinzufügen
#11017: DOC: numpydoc-Validierung von morestats.py
#11018: MAINT: Unwesentliche Warnung filtern
#11031: MAINT: choose_conv_method für PocketFFT-Implementierung aktualisieren
#11034: MAINT: TST: Tests mit Multiprocessing überspringen, die "spawn" verwenden...
#11036: DOC: doc/README mit nützlicherem Inhalt aktualisieren.
#11037: DOC: special: Vollständigen Docstring für `rgamma` hinzufügen
#11038: DOC: special: Referenz für die Polygamma-Funktion hinzufügen
#11042: TST: tf2zpk-Testfehler aufgrund falscher Komplexsortierung beheben.
#11044: MAINT: choose_conv_method kann fftconvolution für longcomplex wählen
#11046: TST: Toleranz für ppc64le mit Referenz-LAPACK reduzieren
#11048: DOC: special: Referenz für orthogonale Polynomfunktionen hinzufügen
#11049: MAINT: korrekte Initialisierung von Zufallszahlen und Lesbarkeitskorrektur
#11051: MAINT: pep8-Bereinigung
#11054: TST: Testpräzision für dual_annealing SLSQP-Test erhöhen
#11055: DOC: special: Referenz für `zeta` hinzufügen
#11056: API: Normalisiertes Schlüsselwort in Rotation veraltet
#11065: DOC: Ubuntu Development Environment Quickstart sollte nicht modifizieren...
#11066: BUG: Deprecation für numpy Top-Level-Typen überspringen
#11067: DOC: Dokumentation für konsistenten Schreibstil aktualisiert
#11070: DOC: Änderung am Ubuntu Development Environment Quickstart sollte...
#11073: DOC: Release Notes für 1.4.0 korrigieren
#11081: API: Rotation.match_vectors durch align_vectors ersetzen
#11083: DOC: Weitere Korrekturen an den Release Notes für 1.4.0
#11092: BUG: stats: Einfrieren einiger Verteilungen beheben
#11096: BUG: scipy.sparse.csgraph: Problem #10774 behoben
#11124: Cython-Warnungen im Zusammenhang mit _stats.pyx beheben
#11126: BUG: interpolate/fitpack: Speicherleck in splprep beheben
#11127: Möglichen Segfault bei der Indizierung von CSR- und CSC-Matrizen vermeiden
#11152: BUG: Bug im Zufallszustand von multiscale_graphcorr beheben
#11166: BUG: Leere Sparse-Slices-Formen
#11167: BUG: Redundante FFT in signal.resample
#11181: TST: Toleranz von Tests für aarch64 korrigieren
#11182: TST: Toleranz für test_maxiter_worsening erhöhen
#11199: BUG: sparse.linalg: Fehler bei der Auswahl von ARPACK-Eigenwerten für unsymmetrische reelle Verschiebungen (shift-invert)