SciPy 1.8.0 Versionshinweise#

SciPy 1.8.0 ist der Höhepunkt von 6 Monaten harter Arbeit. Es enthält viele neue Funktionen, zahlreiche Fehlerbehebungen, verbesserte Testabdeckung und bessere Dokumentation. In dieser Version gab es eine Reihe von Deprekationen und API-Änderungen, 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-Funktionen verwendet (führen Sie dazu Ihren Code mit python -Wd aus und überprüfen Sie auf DeprecationWarnings). Unsere Entwicklungsaufmerksamkeit wird sich nun auf Fehlerbehebungs-Releases für den 1.8.x-Zweig und auf die Hinzufügung neuer Funktionen im Master-Zweig verlagern.

Diese Version erfordert Python 3.8+ und NumPy 1.17.3 oder neuer.

Für die Ausführung auf PyPy wird PyPy3 6.0+ benötigt.

Highlights dieser Version#

  • Eine Sparse-Array-API wurde für frühe Tests und Feedback hinzugefügt; diese Arbeit ist im Gange, und Benutzer sollten in den nächsten Releases mit kleineren API-Verfeinerungen rechnen.

  • Die Sparse-SVD-Bibliothek PROPACK wird jetzt mit SciPy ausgeliefert und eine Schnittstelle wird über scipy.sparse.svds mit solver='PROPACK' bereitgestellt. Sie ist aufgrund potenzieller Probleme unter Windows, die wir in der nächsten Version beheben wollen, standardmäßig deaktiviert, kann aber zur Laufzeit optional für freundliche Tests mit der Umgebungsvariablen USE_PROPACK=1 aktiviert werden.

  • Ein neues Untermodul scipy.stats.sampling, das die UNU.RAN C-Bibliothek nutzt, um Stichproben aus beliebigen unimodalen nicht-uniformen kontinuierlichen und diskreten Verteilungen zu ziehen.

  • Alle Namespaces, die privat waren, aber zufällig Unterstriche in ihren Namen verpassten, wurden veraltet.

Neue Funktionen#

scipy.fft Verbesserungen#

Ein Parameter orthogonalize=None wurde zu den realen Transformationen in scipy.fft hinzugefügt, der steuert, ob die modifizierte Definition von DCT/DST ohne Änderung der Gesamtskalierung verwendet wird.

Die Registrierung von scipy.fft-Backends ist jetzt reibungsloser, arbeitet mit einem einzigen Registrierungsaufruf und erfordert keinen Kontextmanager mehr.

scipy.integrate Verbesserungen#

scipy.integrate.quad_vec führt ein neues optionales, nur-Schlüsselwort-Argument args ein. args nimmt ein Tupel zusätzlicher Argumente entgegen, falls vorhanden (Standard ist args=()), das dann intern an die aufrufbare Funktion (die diese zusätzlichen Argumente benötigt) übergeben wird, die wir integrieren möchten.

scipy.interpolate Verbesserungen#

scipy.interpolate.BSpline verfügt über eine neue Methode, design_matrix, die eine Designmatrix von B-Splines im Sparse-CSR-Format erstellt.

Eine neue Methode from_cubic in der Klasse BSpline ermöglicht die Konvertierung eines CubicSpline-Objekts in ein BSpline-Objekt.

scipy.linalg Verbesserungen#

scipy.linalg erhielt drei neue öffentliche Funktionen zur Untersuchung von Array-Strukturen. scipy.linalg.bandwidth gibt Informationen über die Bandbreite eines Arrays zurück und kann zur Erkennung von Dreieckstrukturen verwendet werden, während scipy.linalg.issymmetric und scipy.linalg.ishermitian das Array auf exakte und ungefähre symmetrische/hermitesche Struktur prüfen.

scipy.optimize Verbesserungen#

scipy.optimize.check_grad führt zwei neue optionale Nur-Schlüsselwort-Argumente ein: direction und seed. direction kann die Werte 'all' (Standard) annehmen, in welchem Fall alle One-Hot-Richtungsvektoren zur Überprüfung der analytischen Gradientenfunktion der Eingabe verwendet werden, und 'random', in welchem Fall ein zufälliger Richtungsvektor für denselben Zweck verwendet wird. seed (Standard ist None) kann zur Reproduktion des Rückgabewerts der Funktion check_grad verwendet werden. Er wird nur verwendet, wenn direction='random'.

Die TNC-Methode von scipy.optimize.minimize wurde neu geschrieben, um Cython-Bindings zu verwenden. Dies behebt auch ein Problem, bei dem der Callback den Zustand der Optimierung veränderte.

Optionale Parameter target_accept_rate und stepwise_factor für die adaptive Schrittgrößenanpassung in basinhopping hinzugefügt.

Das Argument epsilon für approx_fprime ist jetzt optional, sodass es einen Standardwert haben kann, der mit den meisten anderen Funktionen in scipy.optimize konsistent ist.

scipy.signal Verbesserungen#

Argument analog, Standard False, zu zpk2sos hinzugefügt, und eine neue Pairing-Option 'minimal' zum Erstellen analoger und minimaler diskreter SOS-Arrays hinzugefügt. tf2sos verwendet zpk2sos; auch hier wird das Argument analog hinzugefügt und an zpk2sos übergeben.

savgol_coeffs und savgol_filter funktionieren jetzt auch für gerade Fensterlängen.

Die Chirp Z-Transformation und Zoom FFT wurden als scipy.signal.CZT und scipy.signal.ZoomFFT hinzugefügt.

scipy.sparse Verbesserungen#

Eine Array-API wurde für frühe Tests und Feedback hinzugefügt; diese Arbeit ist im Gange, und Benutzer sollten in den nächsten Releases mit kleineren API-Verfeinerungen rechnen. Weitere Informationen finden Sie in der scipy.sparse-Dokumentation.

maximum_flow führt ein optionales Nur-Schlüsselwort-Argument method ein, das entweder 'edmonds-karp' (Edmonds-Karp-Algorithmus) oder 'dinic' (Dinic-Algorithmus) akzeptiert. Außerdem wird 'dinic' als Standardwert für method verwendet, was bedeutet, dass der Dinic-Algorithmus zur Berechnung des maximalen Flusses verwendet wird, sofern nichts anderes angegeben ist. Vergleichen Sie die unterstützten Algorithmen in diesem Kommentar.

Die Parameter atol und btol sind jetzt standardmäßig auf 1e-6 in scipy.sparse.linalg.lsmr gesetzt, um mit den Standardwerten in scipy.sparse.linalg.lsqr übereinzustimmen.

Der Transpose-Free Quasi-Minimal Residual-Algorithmus (TFQMR) für allgemeine nicht-singuläre nicht-hermitesche lineare Systeme wurde in scipy.sparse.linalg.tfqmr hinzugefügt.

Die Sparse-SVD-Bibliothek PROPACK wird jetzt mit SciPy ausgeliefert und eine Schnittstelle wird über scipy.sparse.svds mit solver='PROPACK' bereitgestellt. Für einige Probleme kann dies schneller und/oder genauer sein als der Standard ARPACK. Die PROPACK-Funktionalität ist derzeit opt-in – Sie müssen USE_PROPACK=1 zur Laufzeit angeben, um sie zu verwenden, aufgrund potenzieller Probleme unter Windows, die wir in der nächsten Version beheben wollen.

Iterative Löser von sparse.linalg haben jetzt eine Option für eine Nicht-Null-Anfangsschätzung, die als x0 = 'Mb' angegeben werden kann.

Die Methode trace wurde für Sparse-Matrizen hinzugefügt.

scipy.spatial Verbesserungen#

scipy.spatial.transform.Rotation unterstützt jetzt die Zuweisung von Elementen und verfügt über eine neue Methode concatenate.

Fügen Sie scipy.spatial.distance.kulczynski1 zugunsten von scipy.spatial.distance.kulsinski hinzu, das in der nächsten Version veraltet sein wird.

scipy.spatial.distance.minkowski unterstützt jetzt auch 0<p<1.

scipy.special Verbesserungen#

Die neue Funktion scipy.special.log_expit berechnet den Logarithmus der logistischen Sigmoidfunktion. Die Funktion ist so formuliert, dass sie für große positive und negative Eingaben genaue Ergebnisse liefert, sodass sie Probleme vermeidet, die bei der naiven Implementierung log(expit(x)) auftreten würden.

Eine Reihe von fünf neuen Funktionen für elliptische Integrale: scipy.special.ellipr{c,d,f,g,j}. Dies sind die Carlsonschen symmetrischen elliptischen Integrale, die rechnerische Vorteile gegenüber den klassischen Legendre-Integralen haben. Frühere Versionen enthielten einige elliptische Integrale aus der Cephes-Bibliothek (scipy.special.ellip{k,km1,kinc,e,einc}), aber das Integral der dritten Art (Pi von Legendre) fehlte, das mit den neuen Carlson-Funktionen ausgewertet werden kann. Die neuen Carlson-Funktionen für elliptische Integrale können in der komplexen Ebene ausgewertet werden, während die Funktionen der Cephes-Bibliothek nur für reelle Eingaben definiert sind.

Mehrere Mängel in scipy.special.hyp2f1 wurden behoben. Es werden nun ungefähr korrekte Werte für z nahe exp(+-i*pi/3) zurückgegeben, was #8054 behebt. Die Auswertung für solche z wird nun über eine Reihe berechnet, die von López und Temme (2013) abgeleitet wurde und in diesen Regionen konvergiert. Darüber hinaus werden degenerierte Fälle, bei denen einer oder mehrere der Parameter a, b und/oder c eine nicht-positive ganze Zahl sind, nun konsistent mit der mpmath's hyp2f1 Implementierung behandelt, was #7340 behebt. Diese Korrekturen wurden im Rahmen einer Anstrengung zur schrittweisen Umschreibung der Fortran 77-Implementierung von hyp2f1 in Cython vorgenommen. Diese Umschreibung ist nun etwa zu 50% abgeschlossen.

scipy.stats Verbesserungen#

scipy.stats.qmc.LatinHypercube führt zwei neue optionale Nur-Schlüsselwort-Argumente ein: optimization und strength. optimization ist entweder None oder random-cd. Im letzteren Fall werden zufällige Permutationen durchgeführt, um die zentrierte Diskrepanz zu verbessern. strength ist entweder 1 oder 2. 1 entspricht dem klassischen LHS, während 2 bessere Subprojektionseigenschaften aufweist. Diese Konstruktion wird als orthogonaler Array-basierter LHS der Stärke 2 bezeichnet. In beiden Fällen ist die Ausgabe immer noch ein LHS.

scipy.stats.qmc.Halton ist schneller, da die zugrundeliegende Van-der-Corput-Sequenz nach Cython portiert wurde.

Der Parameter alternative wurde den Funktionen kendalltau und somersd hinzugefügt, um einseitige Hypothesentests zu ermöglichen. Ebenso verfügen die Maskierungsversionen von skewtest, kurtosistest, ttest_1samp, ttest_ind und ttest_rel nun ebenfalls über einen alternative-Parameter.

Fügen Sie scipy.stats.gzscore hinzu, um den geometrischen z-Score zu berechnen.

Zufallszahlengeneratoren zum Ziehen von Stichproben aus beliebigen unimodalen nicht-uniformen kontinuierlichen und diskreten Verteilungen wurden dem neuen Untermodul scipy.stats.sampling hinzugefügt. Implementierungen einer C-Bibliothek UNU.RAN werden für die Leistung verwendet. Die hinzugefügten Generatoren sind

  • TransformedDensityRejection

  • DiscreteAliasUrn

  • NumericalInversePolynomial

  • DiscreteGuideTable

  • SimpleRatioUniforms

Die Funktionen des binned_statistic-Sets weisen nun eine verbesserte Leistung für die statistischen Berechnungen std, min, max und median auf.

somersd und _tau_b verfügen nun über schnellere Pythran-basierte Implementierungen.

Allgemeine Effizienzverbesserungen bei der Handhabung von nan-Werten in mehreren stats-Funktionen.

Der Tukey-Kramer-Test wurde als scipy.stats.tukey_hsd hinzugefügt.

Verbesserte Leistung der Methode rvs von scipy.stats.argus.

Der Parameter keepdims wurde zu scipy.stats.variation hinzugefügt und die unerwünschte Rückgabe eines Maskenarrays aus der Funktion in einigen Fällen verhindert.

permutation_test führt einen exakten oder randomisierten Permutationstest einer gegebenen Statistik auf den bereitgestellten Daten durch.

Veraltete Funktionen#

Klare Trennung zwischen öffentlicher und privater API#

SciPy hat immer dokumentiert, woraus seine öffentliche API bestand, in seinen API-Referenzdokumenten, aber es gab nie eine klare Trennung zwischen öffentlichen und privaten Namespaces in der Codebasis. In dieser Version wurden alle Namespaces, die privat waren, aber zufällig Unterstriche in ihren Namen verpassten, veraltet. Dazu gehören (als Beispiele, es gibt viele mehr)

  • scipy.signal.spline

  • scipy.ndimage.filters

  • scipy.ndimage.fourier

  • scipy.ndimage.measurements

  • scipy.ndimage.morphology

  • scipy.ndimage.interpolation

  • scipy.sparse.linalg.solve

  • scipy.sparse.linalg.eigen

  • scipy.sparse.linalg.isolve

Alle Funktionen und andere Objekte in diesen Namespaces, die als öffentlich gedacht waren, sind von ihrem jeweiligen öffentlichen Namespace aus zugänglich (z. B. scipy.signal). Das Designprinzip ist, dass jedes öffentliche Objekt nur von einem einzigen Namespace aus zugänglich sein muss; es gibt einige Ausnahmen, hauptsächlich aus historischen Gründen (z. B. stats und stats.distributions überlappen sich). Für andere Bibliotheken, die eine SciPy-kompatible API bereitstellen wollen, ist nun eindeutig, welcher Namespace-Struktur gefolgt werden soll. Siehe gh-14360 für weitere Details.

Weitere Deprekationen#

NumericalInverseHermite wurde aus scipy.stats veraltet und in das Untermodul scipy.stats.sampling verschoben. Es verwendet nun die C-Implementierung der UNU.RAN-Bibliothek, sodass sich die Ergebnisse von Methoden wie ppf geringfügig unterscheiden können. Der Parameter tol wurde veraltet und in u_resolution umbenannt. Der Parameter max_intervals wurde ebenfalls veraltet und wird in einer zukünftigen Version von SciPy entfernt.

Abwärtsinkompatible Änderungen#

  • SciPy hat die Mindestcompilerversionen auf GCC 6.3 unter Linux und VS2019 unter Windows angehoben. Insbesondere bedeutet dies, dass SciPy nun C99- und C++14-Features verwenden kann. Weitere Einzelheiten finden Sie hier.

  • Das Ergebnis für leere Bins für scipy.stats.binned_statistic mit der eingebauten Metrik 'std' ist nun nan, um Konsistenz mit np.std zu gewährleisten.

  • Die Funktion scipy.spatial.distance.wminkowski wurde entfernt. Um die gleichen Ergebnisse wie zuvor zu erzielen, verwenden Sie bitte die Distanzfunktion minkowski mit dem (optionalen) Schlüsselwortargument w= für das gegebene Gewicht.

Weitere Änderungen#

Einige Fortran 77-Codes wurden modernisiert, um mit NAGs nagfor Fortran-Compiler kompatibel zu sein (siehe z. B. PR 13229).

threadpoolctl kann nun von unserer Testsuite verwendet werden, um die Effizienz von parallelen Testlaufzeiten erheblich zu verbessern.

Autoren#

  • @endolith

  • adamadanandy +

  • akeemlh +

  • Anton Akhmerov

  • Marvin Albert +

  • alegresor +

  • Andrew Annex +

  • Pantelis Antonoudiou +

  • Ross Barnowski +

  • Christoph Baumgarten

  • Stephen Becker +

  • Nickolai Belakovski

  • Peter Bell

  • berberto +

  • Georgii Bocharov +

  • Evgeni Burovski

  • Matthias Bussonnier

  • CJ Carey

  • Justin Charlong +

  • Hood Chatham +

  • Dennis Collaris +

  • David Cottrell +

  • cruyffturn +

  • da-woods +

  • Anirudh Dagar

  • Tiger Du +

  • Thomas Duvernay

  • Dani El-Ayyass +

  • Castedo Ellerman +

  • Donnie Erb +

  • Andreas Esders-Kopecky +

  • Livio F +

  • Isuru Fernando

  • Evelyn Fitzgerald +

  • Sara Fridovich-Keil +

  • Mark E Fuller +

  • Ralf Gommers

  • Kevin Richard Green +

  • guiweber +

  • Nitish Gupta +

  • h-vetinari

  • Matt Haberland

    1. Hariharan +

  • Charles Harris

  • Jonathan Helgert +

  • Trever Hines

  • Nadav Horesh

  • Ian Hunt-Isaak +

  • ich +

  • Itrimel +

  • Jan-Hendrik Müller +

  • Jebby993 +

  • Yikun Jiang +

  • Evan W Jones +

  • Nathaniel Jones +

  • Jeffrey Kelling +

  • Malik Idrees Hasan Khan +

  • Paul Kienzle

  • Sergey B Kirpichev

  • Kadatatlu Kishore +

  • Andrew Knyazev

  • Ravin Kumar +

  • Peter Mahler Larsen

  • Eric Larson

  • Antony Lee

  • Gregory R. Lee

  • Tim Leslie

  • lezcano +

  • Xingyu Liu

  • Christian Lorentzen

  • Lorenzo +

  • Smit Lunagariya +

  • Lv101Magikarp +

  • Yair M +

  • Cong Ma

  • Lorenzo Maffioli +

  • majiang +

  • Brian McFee +

  • Nicholas McKibben

  • John Speed Meyers +

  • millivolt9 +

  • Jarrod Millman

  • Harsh Mishra +

  • Boaz Mohar +

  • naelsondouglas +

  • Andrew Nelson

  • Nico Schlömer

  • Thomas Nowotny +

  • nullptr +

  • Teddy Ort +

  • Nick Papior

  • ParticularMiner +

  • Dima Pasechnik

  • Tirth Patel

  • Matti Picus

  • Ilhan Polat

  • Adrian Price-Whelan +

  • Quentin Barthélemy +

  • Sundar R +

  • Judah Rand +

  • Tyler Reddy

  • Renal-Of-Loon +

  • Frederic Renner +

  • Pamphile Roy

  • Bharath Saiguhan +

  • Atsushi Sakai

  • Eric Schanet +

  • Sebastian Wallkötter

  • serge-sans-paille

  • Reshama Shaikh +

  • Namami Shanker

  • siddhantwahal +

  • Walter Simson +

  • Gagandeep Singh +

  • Leo C. Stein +

  • Albert Steppi

  • Kai Striega

  • Diana Sukhoverkhova

  • Søren Fuglede Jørgensen

  • Masayuki Takagi +

  • Mike Taves

  • Ben Thompson +

  • Bas van Beek

  • Jacob Vanderplas

  • Dhruv Vats +

    1. Vetinari +

  • Thomas Viehmann +

  • Pauli Virtanen

  • Vlad +

  • Arthur Volant

  • Samuel Wallan

  • Stefan van der Walt

  • Warren Weckesser

  • Josh Wilson

  • Haoyin Xu +

  • Rory Yorke

  • Egor Zemlyanoy

  • Gang Zhao +

  • 赵丰 (Zhao Feng) +

Insgesamt 139 Personen haben zu dieser Veröffentlichung beigetragen. Personen mit einem "+" neben ihrem Namen haben zum ersten Mal einen Patch beigesteuert. Diese Liste der Namen wird automatisch generiert und ist möglicherweise nicht vollständig.

Geschlossene Probleme für 1.8.0#

  • #592: Statistik-Überprüfung: Varianz (Trac #65)

  • #857: Ein Wrapper für PROPACK (Trac #330)

  • #2009: „Kulsinski“-Distanz scheint falsch zu sein (Trac #1484)

  • #2063: Callback-Funktionen für COBYLA und TNC (Trac #1538)

  • #2358: ndimage.center_of_mass gibt nicht alle Schwerpunkte für alle beschrifteten Objekte zurück…

  • #5668: Benötigt zpk2sos für analoge Filter

  • #7340: SciPy Hypergeometrische Funktion hyp2f1 erzeugt Unendlichkeiten

  • #8774: In `optimize.basinhopping` sollte die Zielakzeptanzrate…

  • #10497: Der Docstring von scipy.sparse.csc_matrix.toarray ist falsch

  • #10888: Überprüfung der Finite-Differenzen-Gradienten-Approximation in zufälliger Richtung

  • #10974: Nicht explizite Fehlermeldung in lobpcg

  • #11452: Normierungsanforderung für `Wn` in `scipy.signal.butter` unklar

  • #11700: solve_ivp stürzt ab anstatt nach der Lösung einfach zu beenden…

  • #12006: newton: Sollte es nicht eine Jacobi-Matrix für multivariate Probleme akzeptieren…

  • #12100: solve_ivp: benutzerdefinierte t_eval-Liste und das beendende Ereignis

  • #12106: Die `axis`-Option für `stats.tmean` scheint nicht zu funktionieren…

  • #12192: `scipy.stats.rv_continuous.moment` akzeptiert keine Array-Eingabe

  • #12502: Division durch Null bei der numerischen Jacobi-Differenzierung, wenn die Gleichheit…

  • #12981: SLSQP eingeschränkte Minimierungsfehler in 1.5.2

  • #12999: Fehler in scipy.stats.ks_2samp für zweiseitige Auto- und exakte Modi…

  • #13402: ENH: Schnellerer Max-Flow-Algorithmus in scipy.sparse.csgraph

  • #13580: truncnorm ergibt falsche Mittelwerte und Varianzen

  • #13642: variance von stats.truncnorm funktioniert bei Array-Eingabe nicht korrekt.

  • #13659: Orthogonales Array für Latin Hypercube in `scipy.stats.qmc`

  • #13737: brentq kann überlaufen / unterlaufen

  • #13745: unterschiedliche Standard-atol, btol für lsqr, lsmr

  • #13898: Savitzky-Golay-Filter für gerade Datensätze

  • #13902: Verschiedene Lösungsalgorithmen von `svds` liefern recht unterschiedliche Ergebnisse

  • #13922: Benötigt Exception / Fehler für inkorrekte und/oder irreführende analoge…

  • #14122: Elementzuweisung für spatial.transform.Rotation-Objekte

  • #14140: Wahrscheinlich unnötige ungültige Wertewarnung von PchipInterpolator

  • #14152: zpk2sos funktioniert nicht korrekt, wenn der Butterworth-Bandpassfilter…

  • #14165: scipy.optimize.minimize Methode=’Nelder-Mead’: `maxfev` ist nicht…

  • #14168: Fehlendes Wort „inverse“ in der mehrdimensionalen diskreten Kosinus-/Sinus-…

  • #14189: Falsche Shape-Handhabung in `scipy.stat.multivariate_t.rvs`…

  • #14190: Links in der Dokumentation der Dirichlet-Verteilung sind ein Durcheinander

  • #14193: Implementierung der verschobenen Van-der-Corput-Sequenz unterscheidet sich von…

  • #14217: Fehler in der Dokumentation für `scipy.stats.gaussian_kde.factor`

  • #14235: Sollte dies nur $y$ sein, statt $m_y$?

  • #14236: BUG: diskretes isf ist an der Grenze falsch, wenn loc != 0

  • #14277: Gebrochener Verweis im Docstring von scipy.stats.power_divergence

  • #14324: BUG: scipy.stats.theilslopes Intercept-Berechnung kann zu…

  • #14332: Seltsame Ausgabe von `binned_statistic_dd` mit `statistic=sum`

  • #14340: Initialisiere Rotation mithilfe von Liste oder Array von Rotationen

  • #14346: scipy.stats.rv_continuous.fit gibt Wrapper anstelle von Fit zurück…

  • #14360: Verdeutlichung, welche Namensräume durch Unterstriche öffentlich sind

  • #14385: csgraph.maximum_flow kann bei großen, aber sehr vielen…

  • #14409: Lagrange-Polynome und NumPy-Polynome

  • #14412: Zusätzliche Funktionsargumente für `scipy.integrate.quad_vec`

  • #14416: Ist der von scipy.stats.linregress ausgegebene r-Wert immer der…

  • #14420: BUG: RBFInterpolator schlägt fehl, wenn es mit einem Slice eines…

  • #14425: Paralleles Ausführen von Tests ist nicht schneller als ohne pytest-xdist…

  • #14445: BUG: Indexierungsfehler außerhalb der Grenzen in `prini.f`

  • #14482: Azure CI-Jobs setzen den Exit-Status für die Build-Phase nicht korrekt

  • #14491: MAINT: Ersetze np.rollaxis durch np.moveaxis

  • #14501: runtests.py überschreibt `$PYTHONPATH`

  • #14514: linprog kwargs nicht erkannt

  • #14529: CI: Azure Pipelines scheinen nicht zu laufen

  • #14535: hess-Option funktioniert nicht in der Minimize-Funktion

  • #14551: Kann keine Komprimierte Spaltenmatrix der Form N x N-2 erstellen

  • #14568: `stats.norminvgauss` falsche Implementierung?

  • #14585: DOC: Toolchain-Updates und maximale Python-Version

  • #14607: scipy.sparse.linalg.inv kann keinen ndarray als Argument nehmen, obwohl…

  • #14608: BUG: Dokumentation der multinormalen t-Verteilung in scipy.stats

  • #14623: BUG: Fehler beim Erstellen einer Sparse-Matrix mit Indizes größer als…

  • #14654: DOC: Linux Devdocs-Workflow erfordert die Installation von Paketen, die…

  • #14680: BUG: Irreführende Dokumentation in scipy.stats.entropy

  • #14683: DOC: OptimizeResult-Hinweise sind vor dem Attributabschnitt platziert,…

  • #14733: BUG: resample_poly erhält den dtype nicht

  • #14746: site.cfg: [ALL] oder [DEFAULT]?

  • #14770: BUG: lpmn-Referenz kaputter Link

  • #14807: BUG: Falsche Gewichte der 7-Punkte-Gauß-Regel in QUADPACK: dqk15w.f

  • #14830: Müssen CDF-Inversionsmethoden öffentlich sein?

  • #14859: BUG: Die Einschränkungsfunktion wird überschrieben, wenn gleiche Grenzen…

  • #14873: ENH: Abrufen des Treibers, der in scipy.linalg.eigh verwendet wird

  • #14879: BUG: TNC-Ausgabe ist anders, wenn ein Callback verwendet wird.

  • #14891: DOC: `directed_hausdorff` erwartet ein 2D-Array, obwohl die Dokumentation besagt, dass…

  • #14910: `stats.contingency` wird nicht als öffentliche API aufgeführt

  • #14911: MAINT, DOC: CI-Fehler beim Dokumentenaufbau

  • #14942: DOC: Mehrdeutige Befehlsanweisung zum Ausführen von Tests in den Mac-Dokumenten

  • #14968: Debug-Build CI-Job stürzt bei `stats._unuran`-Threading-Test ab

  • #14984: BUG: scipy.sparse.linalg.spsolve: Laufzeitspeicherfehler verursacht durch…

  • #14987: ENH: Der Knotenintervall-Lookup für BSpline.design_matrix ist ineffizient

  • #15025: Könnte es j<=i+k sein?

  • #15033: BUG: scipy.fft.dct Typ I mit norm = „ortho“ führt zu falschem…

  • #15051: BUG: Testfehler auf aarch im Wheel-Builder-Repository

  • #15064: MAINT: Das Schlüsselwort `interpolation` wird in…

  • #15103: BUG: scipy.stats.chi.mean gibt NaN für große df zurück, aufgrund der Verwendung von…

  • #15186: Korrigieren der Verwendung von `pytest.warns(None)` für pytest 7.0.0

  • #15206: BUG: Geringfügiges Problem mit Vorschlägen in scipy.sparse DeprecationWarnings…

  • #15224: BUG: 0. Potenz einer Sparse-Array/Matrix gibt immer die Identität zurück…

  • #15228: BUG: Beschränkte L-BFGS-B funktioniert nicht mit Skalaren.

  • #15254: BUG: `DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated`

  • #15267: Windows CI-Jobs haben ein Build-Problem mit Pythran 0.11

  • #15276: Boost und PROPACK Git-Submodule sind zu einfach zu committen…

  • #15316: BUG: Konnte scipy 1.7.x mit pypy 3.7 in aarch64 nicht installieren

  • #15339: BUG: `highs-ds` gibt Memoryviews anstelle von np.arrays für…

  • #15375: BUG: Das Argument `axis` für scipy.stats.mode akzeptiert keine negativen…

  • #15517: BUG: Link zur Mailingliste scheint defekt zu sein

Pull Requests für 1.8.0#

  • #4607: Chirp Z-Transform, Zoom-FFT hinzufügen

  • #10504: ENH: Carlson symmetrische elliptische Integrale.

  • #11263: MAINT:optimize: Beachten Sie die vom Benutzer angegebene rel_step

  • #11754: ENH: stats: Aktualisierungen für `variation`.

  • #11954: ENH: Verbessern der ARGUS-RV-Generierung in scipy.stats

  • #12143: BUG: Korrektes Verwenden von `axis` in `scipy.stats.tmean`

  • #12146: DOC: Dokumentation hinzufügen, um das Verhalten der Newton-Methode auf Arrays zu erklären

  • #12197: BUG: Korrigieren der Moments-Methode zur Unterstützung von Arrays und Listen

  • #12889: MAINT: Behandeln von Fällen in `minimize` für `(bounds.lb == bounds.ub).any()`

  • #13002: ENH: stats: Tuckeys Hochehrlicher Signifikanztest

  • #13096: BUG: optimize: Alternative Korrektur für Minimize-Probleme mit lb==ub

  • #13143: MAINT: Behandeln von Fällen in `minimize` für `(bounds.lb == bounds.ub).any()`…

  • #13229: ENH: Modernisieren von Fortran-Code, erforderlich für den nagfor-Compiler

  • #13312: ENH: stats: `axis`- und `nan_policy`-Parameter zu Funktionen hinzufügen…

  • #13347: CI: GCC von 4.8 auf 5.x hochstufen

  • #13392: MAINT: gestraffte Keyword-Argumente für den Minimierer in dual_annealing

  • #13419: BUG: Überprüfung auf Singularität der Gruppendelay korrigieren

  • #13471: ENH: LHS-basiertes OptimalDesign (scipy.stats.qmc)

  • #13581: MAINT: stats: Korrigieren von truncnorm-Statistiken mit Array-Shapes

  • #13839: MAINT: Gleiche Toleranz zwischen LSMR und LSQR einstellen

  • #13864: Deprekation der Array-Skalar-Konvertierung

  • #13883: MAINT: Umgang mit LSAP-Maximierungsfällen in den Solver-Code verschieben

  • #13899: ENH: stats: Allgemeine Permutationshypothesentest hinzufügen

  • #13921: BUG: optimize: Validierung der maximalen Funktionsaufrufe für `minimize` korrigieren…

  • #13958: ENH: stats: `alternative` zum maskierten T-Test hinzufügen

  • #13960: ENH: stats: `alternative` zu maskierten Normalitätstests hinzufügen

  • #14007: BUG: Korrigieren der Wurzel-Bracketing-Logik in Brents Methode (Problem #13737)

  • #14024: ENH: Annotationen für `scipy.spatial.cKDTree` hinzufügen

  • #14049: MAINT: Typ-Hints von special.orthogonal.orthopoly1d auf ArrayLike ändern

  • #14132: DOC: Badge mit Versionsnummer der Dokumentation in der Navigationsleiste

  • #14144: REL: Version auf 1.8.0.dev0 setzen

  • #14151: BLD: pyproject.toml aktualisieren – macOS M1 hinzufügen, py36 entfernen

  • #14153: BUG: stats: Implementierung der hypergeometrischen Verteilung von Boost…

  • #14160: ENH: sparse.linalg: TFQMR-Algorithmus für nicht-hermitesche dünnbesetzte…

  • #14163: BENCH: Benchmark für energy_distance und wasserstein_distance hinzufügen

  • #14173: BUG: Behebung eines Problems, bei dem `geometric_slerp` zurückgegeben hätte…

  • #14174: ENH: Annotationen zu `scipy.spatial.geometric_slerp` hinzufügen

  • #14183: DOC: Beispiele hinzufügen/mstats-Doku von pearsonr in scipy.stats aktualisieren

  • #14186: TST, MAINT: Bereinigung von hausdorff-Tests

  • #14187: DOC: interpolate: rbf hat auch kwargs.

  • #14191: MAINT:TST:linalg Modernisieren der Test-Assertions

  • #14192: BUG: stats: Korrigieren der Shape-Handhabung in multivariate_t.rvs

  • #14197: CI: azure: Handhabung von „skip azp“ korrigieren.

  • #14200: DOC: Link zu alpha in scipy.stats.dirichlet entfernen

  • #14201: TST: Bereinigung in lsqr- und lsmr-Tests

  • #14204: Fehlermeldung für Index-Dimension verbessern

  • #14208: MAINT: `invalid='ignore'` zu `np.errstate`-Block in PchipInterpolator hinzufügen

  • #14209: ENH: stats: kendalltau: `alternative`-Parameter hinzufügen

  • #14210: BUG: Korrigieren der Nelder-Mead-Logik bei Verwendung eines nicht-1D x0 und adaptiven…

  • #14211: Korrigierter Docstring für gaussian_kde (Beschreibung von kde.factor)

  • #14213: ENH: stats: somersd: `alternative`-Parameter hinzufügen

  • #14214: ENH: Verbessern der Annotationen für `scipy.spatial.qhull`

  • #14215: ENH: stats: Integration der Bibliothek UNU.RAN in `scipy.stats` [GSoC…

  • #14218: DOC: Docstring von `ndimage.center_of_mass` klären

  • #14219: ENH: sparse.linalg: Verwenden der schnelleren „sqrt“-Funktion von „math“ und sein…

  • #14222: MAINT: stats: Entfernen des ungenutzten ‚type: ignore‘-Kommentars

  • #14224: MAINT: Ändern zur Verwendung der neuen Random-API in Benchmarks

  • #14225: MAINT: Korrigieren von fehlendem LowLevelCallable in `dir(scipy)`

  • #14226: BLD: Korrigieren der Warnung für fehlende Abhängigkeit und Entwicklungsversion

  • #14227: MAINT: Korrigieren von vielleicht uninitialisierten Warnungen in lbfgbf.f

  • #14228: BENCH: Hinzufügen weiterer Benchmarks für inferentielle statistische Tests

  • #14237: Entfernt ungenutzte Variable

  • #14240: ENH: sparse.linalg: Typbeschreibungen normalisieren

  • #14242: BUG: stats: Korrigieren von `.isf` für diskrete Verteilungen, damit es an Grenzen funktioniert, wenn…

  • #14250: Fehler bei der Parameterprüfung in cdfbin.f

  • #14254: BUG: Korrigiert ein Problem, bei dem `SphericalVoronoi` eine Ausnahme auslösen könnte…

  • #14255: BUG: Numerische Stabilität für BarycentricInterpolator mit großem N

  • #14257: MAINT: Veraltete API-Aufrufe in scipy.optimize korrigiert

  • #14258: DOC: Korrigiert ein Beispiel in stats.pearsonr, das im CI fehlschlug

  • #14259: CI: mypy auf 0.902 setzen und einen CI-Fehler beheben

  • #14260: BLD: Korrigieren von Warnungen für `optimize/_trlib` und minpack.h

  • #14261: BLD: Korrigieren der Include-Reihenfolge und Build-Warnungen für `optimize/_trlib`

  • #14263: DOC: Vorwärtsportieren von 1.7.0 Release Notes

  • #14268: MAINT: Direkten Feldzugriff in PyArrayObject* durch Wrapper ersetzt…

  • #14274: MAINT: Weitere Korrekturen bei der Konvertierung von Skalar zu Array für optimize

  • #14275: MAINT: Vendorede uarray aktualisieren, erforderlich für Auto-Dispatch

  • #14278: MAINT: Zwei kleine Korrekturen für implizite Skalar-Array-Konvertierungen

  • #14281: ENH: Array-Datentypen von `scipy.spatial.qhull` annotieren

  • #14285: DEV: scikit-umfpack aus environment.yml entfernen

  • #14287: TST: Hinzufügen von Tests für hyp2f1 für komplexe Werte in Erwartung…

  • #14291: TST: Kombinierte LSAP-Eingabevalidierungstests aufteilen

  • #14293: MAINT: Entfernen der letzten veralteten `PyEval_*`-Verwendungen

  • #14294: ENH: Array-Datentypen in `scipy.spatial.ckdtree` und `distance` annotieren

  • #14295: MAINT: LSAP-Eingabevalidierung in das Modul lsap verschieben

  • #14297: DOC: Codeblock als Listenelement gestalten

  • #14301: MAINT: Korrigieren der letzten Build-Warnung in `optimize/_trlib/`

  • #14302: BLD: Korrigieren von Build-Warnungen für `stats/biasedurn`

  • #14305: MAINT: Warnung in odepackmodule.c unterdrücken

  • #14308: ENH: Pythran zur Beschleunigung von somersd und _tau_b verwenden

  • #14309: BLD: Korrigieren von Build-Warnungen für scipy.special

  • #14310: ENH: `epsilon` optional in optimize.approx_fprime machen.

  • #14311: MAINT: Korrigierte NumPy-API-Verwendung in scipy.spatial

  • #14312: ENH: Verwendung einer zufälligen Richtungsableitung zur Überprüfung des Gradienten

  • #14326: MAINT: Erneute Definition von trace1 in spatial/qhull entfernen

  • #14328: MAINT: _lib: `__dealloc__` zu MessageStream hinzufügen

  • #14331: ENH: Ergänzen der `trace`-Methode von Sparse-Matrizen wie `csr_matrix/csc_matrix/coo_matrix`

  • #14338: BUG: Korrigieren des `stats.binned_statistic_dd`-Problems mit Werten nahe…

  • #14339: TST: Korrigieren des `sparse.linalg.spsolve`-Tests mit singulärer Eingabe

  • #14341: MAINT: Fehlende Klammer in _nnls.py hinzufügen

  • #14342: ENH: `savgol_coeffs`, `savgol_filter` für gerade…

  • #14344: ENH: scipy.interpolate B-Splines (design_matrix)

  • #14350: MAINT: Methode `fit` von `rv_continuous` picklebar machen

  • #14358: ENH: Dinics Algorithmus für Maximum Flow

  • #14359: ENH: FFT-Backend mit `try_last=True` einstellen

  • #14362: Listen-Komprehension verwenden

  • #14367: BUG: Auf NULL-Zeiger in `memmove` prüfen

  • #14377: Verhalten der binären Morphologie mit output=input bei iterations=1 korrigieren

  • #14378: MAINT: Veraltete NumPy C API aus `interpolate` entfernen

  • #14380: ENH: Berechnung des Achsenabschnitts bei Theil-Slopes korrigiert

  • #14381: BENCH: Benchmark für somersd hinzufügen

  • #14387: MAINT: Veraltete NumPy C-API aus `sparse` entfernt

  • #14392: BUG/ENH: Überarbeitung der Vorverarbeitung von Maximum Flow

  • #14393: CI: Lint-Check-Fehler melden Erfolg

  • #14403: Fehler um eins im Docstring korrigieren.

  • #14404: DOC: Docstring-Korrektur für Standardwert von n Param von interpolate.pade

  • #14406: MAINT: numpy_nodepr_api in `spatial` verwenden

  • #14411: MAINT: Kleinere Bereinigungen bei der Verwendung des `compute_uv`-Schlüsselworts von `svd`

  • #14413: DOC:interpolate: Korrigieren des Docstring-Beispiels für „lagrange“

  • #14419: DEP: Private, aber nicht mit Unterstrich versehene `signal.spline`-Namespace deprecated…

  • #14422: MAINT: csgraph: Dinic-Algorithmus auf iterative Implementierung umstellen

  • #14423: CI: Entfernen des Druckens von übersprungenen und fehlgeschlagenen Tests aus Azure Test…

  • #14426: ENH: `args`-Argument für aufrufbare Objekte in quad_vec hinzufügen

  • #14427: MAINT: Zusätzliche Pythran-Annotation für i686-Unterstützung

  • #14432: BUG/ENH: Stabilere Rekursion für exakte p-Werte des 2-Stichproben-KS-Tests

  • #14433: ENH: PROPACK-Wrapper für verbesserte dünnbesetzte SVD hinzufügen

  • #14440: MAINT: stats: mypy-Beschwerden stummschalten

  • #14441: ENH: TST: Hook für threadpoolctl hinzufügen, um OpenBLAS-Parallelität zu begrenzen

  • #14442: MAINT: Warnungen bei uninitialisierten Variablen in `sparse/linalg/dsolve` korrigieren

  • #14447: MAINT: Umbenennen von scipy.ndimage-Modulen

  • #14449: ENH: Van der Corput mit Cython optimieren

  • #14454: MAINT: Beginn der Übersetzung von hyp2f1 für komplexe Zahlen in Cython

  • #14456: CI: Lint mit flake8 anstelle von pyflakes + pycodestyle

  • #14458: DOC: Bedeutung des r-Werts in stats.linregress klären

  • #14459: MAINT: Warnungen bei uninitialisierten Variablen in `interpolate` und `cluster` korrigieren

  • #14463: Tippfehler in der Doc-Übersicht korrigieren: „pandas“ in „SciPy“

  • #14474: DEP: Private, aber nicht mit Unterstrich versehene ndimage.<module>-Namespace deprecated

  • #14477: MAINT: Verwenden von Tempita-Datei für B-Spline (Signal)

  • #14479: Wort "Inverse" zu den Docstrings von `idstn` und `idctn` hinzugefügt

  • #14487: TST: Flaky Test für eingeschränkte Minimierung modifizieren

  • #14489: MAINT: Bereinigung von etwas Code für `line_search`

  • #14492: CI: Sicherstellen, dass der Azure-Job-Schritt beim Erstellen eines SciPy-Wheels fehlschlägt…

  • #14496: MAINT: Wechsel zur Verwendung von `spmatrix.toarray` anstelle von `.todense`

  • #14499: DOC: Docstring für `toarray`/`todense` korrigiert

  • #14507: CI: Dokumentation für `lint_diff` & Option zum Ausführen nur auf angegebenen Dateien/Verzeichnissen hinzugefügt

  • #14513: DOC: Referenz und Beispiel im Docstring für Jacobi hinzugefügt

  • #14520: BUG: `maxfun` bei `diffev` kann erreicht werden, bevor die Population vollständig ist

  • #14524: ENH: `Rotation.concatenate`

  • #14532: ENH: `sparse.linalg`: Die Lösung ist Null, wenn die rechte Seite Null ist

  • #14538: CI: Rückgängigmachen von „CI: Sicherstellen, dass der Azure-Job-Schritt beim Erstellen…“

  • #14539: DOC: Beispiele für `chebyt` und `chebyu` in `scipy.special` hinzugefügt

  • #14546: ENH: Orthogonal Latin Hypercube Sampling für QMC

  • #14547: ENH: `__setitem__`-Methode für die Klasse `Rotation`

  • #14549: Kleine Fixes für Tests unter PyPy + Win + mmap

  • #14554: ENH: `scipy.interpolate.BSpline` `from_power_basis`

  • #14555: BUG: `sparse`: Fix für einen `DIA.tocsc`-Bug

  • #14556: Link zu Details der stark verbundenen Komponenten korrigiert…

  • #14559: WIP: TST: Tests für Pythran `somersd` hinzugefügt

  • #14561: DOC: Referenz und Beispiele für `(gen)laguerre` in `scipy.special` hinzugefügt…

  • #14564: ENH: Threaded Van Der Corput hinzugefügt

  • #14571: Wiederholtes Wort im Beispiel von `_mannwhitneyu.py` korrigiert

  • #14572: Minimale Länge des Knot-Arrays für `BSpline.design_matrix` festgelegt

  • #14578: DOC: Beispiele für sphärische Bessel-Funktionen in Docstrings hinzugefügt

  • #14581: MAINT: Refactoring von `linalg.tests.test_interpolative::TestInterpolativeDecomposition::test_id`

  • #14588: ENH: ``kulczynski1`` zu ``scipy.spatial.distance`` hinzugefügt

  • #14592: DOC: Verwendung von Parameter `options` in `scipy.optimize.linprog` verdeutlicht

  • #14595: Nicht verwendete Unterroutinen in ``scipy/linalg/src/id_dist/src/prini.f`` entfernt

  • #14601: Inkonsistenzen zwischen NumPy und SciPy `interp` behoben

  • #14602: MAINT: Warnungen `-Wunused-result` in `sparse/linalg/dsolve` behoben

  • #14603: DEV: Alle Submodule im Gitpod Dockerfile initialisieren

  • #14609: MAINT: Warnungen `-Wmaybe-uninitialized` in `optimize/_highs` behoben

  • #14610: MAINT: ``scipy/signal/bspline_util.c`` ignoriert

  • #14613: MAINT: `interpolate`: Typ für eine Cython-Indexierungsvariable deklariert.

  • #14619: ENH: `stats.unuran`: Polynominterpolation für numerische Verfahren hinzugefügt…

  • #14620: CI: Azure-Job korrigiert, der Pre-Release-Wheels + Python 3.7 verwendet

  • #14625: ENH: `optimize` `min`, `max` und `median` für `scipy.stats.binned_statistic`

  • #14626: MAINT: Typ-Verengungs-Addition in `sparse.construct.bmat` korrigiert

  • #14627: MAINT: Toleranzen auf Apple… erhöht, um `special.tests` zu bestehen

  • #14628: DOC: Verwendung des Parameters `options` in `scipy.optimize.linprog` verdeutlicht

  • #14629: ENH: `optimize` `std` für `scipy.stats.binned_statistic`

  • #14630: DOC: Zitationsdatei hinzugefügt

  • #14631: Unuran-Builds für ältere Compiler korrigiert

  • #14633: BUG: `scipy.stats._unran`: Nur Strings an `include_dirs` senden

  • #14634: DOC: Wikipedia-Bootstrap-Link korrigiert

  • #14635: DOC: `stats`: PDF-Gleichung in `multivariate_t`-Dokumentation korrigiert

  • #14637: MAINT: `discrete_dist` -Dictionary kopiert

  • #14643: MAINT: `gh6019` adressiert, `disp` für `minimize_scalar`

  • #14644: DOC: `stats`: UNU.RAN-Referenzen im Tutorial hinzugefügt

  • #14649: DOC: SciPy-Kompatibilität mit Python und NumPy verdeutlicht.

  • #14655: MAINT: Unterstützung für Python 3.7 (und damit NumPy 1.16) entfernt

  • #14656: MAINT: Ersetzen von ``assert_`` durch `assert`

  • #14658: DOC: Conda-Forge im Ubuntu-Quickstart verwendet

  • #14660: MAINT: Refactoring von `for … in range(len(` Anweisungen

  • #14663: MAINT: Übriggebliebene Python- und NumPy-Version in `pyproject.toml` aktualisiert

  • #14665: BLD: Verwirrende "import pip"-Fehler, die abgefangen werden sollten, behoben

  • #14666: MAINT: Unnötige Initialisierung entfernt und `check_random_state` aktualisiert

  • #14669: ENH: GitHub Issue-Vorlagen refaktorieren

  • #14673: BLD: Reihenfolge der Includes korrigiert, `Python.h` vor Standard-Headern

  • #14676: BUG: Behebt fehlschlagende Benchmark-Tests `optimize_qap.QuadraticAssignment.track_score`

  • #14677: MAINT: GitHub-Labeler basierend auf Dateipfaden

  • #14682: DOC: Tippfehler im Docstring von `mannwhitneyu` korrigiert

  • #14684: DOC: `optimize`: Sporadisch fehlschlagenden Doctest für `linprog` behoben

  • #14685: MAINT: Statische Typisierung von `entropy`

  • #14686: BUG: Behebt Problem in `lsqr.py`, das durch einen kürzlichen Commit eingeführt wurde

  • #14689: MAINT: Ersetzen von `IOError`-Alias durch `OSError` oder andere geeignete…

  • #14692: MAINT: Übersetzung von `hyp2f1` für komplexe Zahlen nach Cython,…

  • #14693: DOC: Notizen zu `OptimizeResult` aktualisiert

  • #14694: Vereinfachte Verwendung von `PythranBuildExt`

  • #14695: BLD: Pythran-Version auf 0.9.12 aktualisiert

  • #14697: CI: `cffi` zum Benchmark-CI-Job und zu `environment.yml` hinzugefügt

  • #14699: BUG: `TypeError` in `stats._discrete_distns` behoben

  • #14700: DOC: Detaillierte Roadmap aktualisiert

  • #14701: ENH: `linalg`: Cythonisierte `get_array_bandwidth`, `issymmetric`, … hinzugefügt

  • #14706: BUG: Korrekte Rückgabe von `hyp2f1` in Regionen nahe exp(±iπ/3).

  • #14707: `constants.py` aktualisiert

  • #14708: BENCH: `svds`-Benchmark verkürzt, der in CI zu lange dauert

  • #14709: CI: Synchronisierung von Labels entfernt

  • #14712: MAINT: `special`: Updates für `_cosine.c`.

  • #14720: DOC: `optimize` `hess` und Konsistenz

  • #14721: MAINT: Link zur PR-Vorlage korrigiert

  • #14723: DOC: Hinweis zu Padding zu den Dokumenten von `stats.binned_statistic_2d` hinzugefügt

  • #14727: ENH: `sparse.linalg`: Nützliche Option für einen nichttrivialen Startwert hinzugefügt

  • #14729: DOC: Dokumentation für `scipy.optimize.brenth` korrigiert

  • #14737: BUG: `signal`: `window` dtype an `input` angepasst

  • #14739: TST: `sparse.linalg`: Testfall für 2D-Poisson-Gleichungen hinzugefügt

  • #14743: TST: `sparse.linalg`: Bequemere Funktion `assert_normclose` verwendet…

  • #14748: DOC: Matrixrepräsentation in `scipy.sparse.csgraph` korrigiert

  • #14751: ENH: NumPy Masked Arrays in `refguide-check`

  • #14755: BUG: Verhindert Fehlschlagen von `solve_ivp`, wenn `ts` leer ist

  • #14756: MAINT: `LinAlgError` von öffentlichem `numpy.linalg`

  • #14759: BLD: Abschnittsname in `site.cfg.example` von ALL auf DEFAULT geändert

  • #14760: TST: Jinja2-Deprecation-Warnung unterdrückt

  • #14761: CI: Job `pre_release_deps_source_dist` aus Azure CI entfernt…

  • #14762: TST: Seed zum Pickling-Test von `RBFInterpolator` hinzugefügt

  • #14763: MAINT: `solve_ivp` etwas strikter bezüglich `t_span` gemacht.

  • #14772: DOC: `special`: Kaputte Links zu `jburkardt` korrigiert

  • #14787: MAINT: Toleranzen in Tests erhöht, um Testfehler zu vermeiden

  • #14789: MAINT: Kleinen Tippfehler in `signal/spectral.py` korrigiert

  • #14790: [MRG] BUG: Vermeidet `lobpcg`-Fehler, wenn Iterationen nicht fortgesetzt werden können

  • #14794: Tippfehler in B-Spline-Docs (und Kommentaren) behoben

  • #14796: MAINT: Erlaube F401 und F403 in Modul-Init-Dateien

  • #14798: BUG: Testschleife in `test_arpack.eval_evec` korrigiert

  • #14801: CI, MAINT: Cython für Azure Pre-Release angepinnt

  • #14805: BUG: `optimize`: Validierung der maximalen Funktionsaufrufe für `minimize` korrigiert…

  • #14808: Bug #14807 behoben

  • #14814: MAINT: `integrate`: Upstream-Änderungen an Quadpack übernommen

  • #14817: ENH: `stats`: Geometrische Z-Score hinzugefügt

  • #14820: MAINT: `np.rollaxis` durch `np.moveaxis` und… ersetzt

  • #14821: DOC: Dokumentation für `interp1d` aktualisiert

  • #14822: Array-API für `scipy.sparse` hinzugefügt

  • #14832: MAINT: Python 3.10 in mehr Jobs und einige 3.8 auf 3.9 aktualisiert

  • #14833: FIX: Python `OverflowError` Ausnahme bei Boost.Math-Fehler auslösen

  • #14836: Bugfix: `dqc25f.f`

  • #14837: DOC: `sparse.linalg`: Falsche Kommentare korrigiert, wenn der Startwert…

  • #14838: TST: Seed für einen `stats`-Test hinzugefügt

  • #14841: MAINT: Toleranzen in Tests erhöht, um Nightly CPython3.10… zu vermeiden

  • #14844: DOC: Details zur Option `refguide_check` zu `runtests.rst` hinzugefügt

  • #14845: DOC: Typ-Spezifizierer in einem Docstring in `radau.py` korrigiert

  • #14848: Tippfehler "copmlex"

  • #14852: DOC: Dokumentationsfehler in `lstsq` behoben

  • #14860: `minimize`: Benutzerbeschränkungen kopieren, wenn der Parameter herausfaktoriert wird…

  • #14865: BUG: `stats`: Absturz in `stats.skew` behoben

  • #14868: [MRG] BUG: `lobpcg.py` aktualisiert, um Genauigkeit zu validieren und Probleme zu beheben…

  • #14871: MAINT: Fallstrick entfernt, bei dem ein integrierter Name überschattet wurde

  • #14872: DEP: Private Namespaces in `scipy.linalg` als veraltet markiert

  • #14878: TST: `rtol` für `equal_bounds` erhöht

  • #14881: DEP: Private Namespaces in `scipy.special` als veraltet markiert

  • #14882: BUG: TNC C-Modul nach Cython konvertiert

  • #14883: DOC: `linalg`: Standardeinstellungen für Treiber in `eigh` verdeutlicht

  • #14884: BUG: `optimize`: Fehlende Attribute von `OptimizeResult` für… hinzugefügt

  • #14892: DOC: Dokumentation für den Hausdorff-Abstand korrigiert

  • #14898: DEP: Private Namespaces in `scipy.stats` als veraltet markiert

  • #14902: MAINT: `linalg`: Funktion in "bandwidth" umbenannt

  • #14906: DEP: Private Namespaces in `scipy.constants` als veraltet markiert

  • #14913: DEP: Private Namespaces in `scipy.fftpack` als veraltet markiert

  • #14916: DEP: `stats.biasedurn` als veraltet markiert und privat gemacht

  • #14918: DEP: Private Namespaces in ``scipy.interpolate`` als veraltet markiert

  • #14919: DEP: Private Namespaces in `scipy.integrate` als veraltet markiert

  • #14920: Fix für komplexe Fresnel-Funktionen

  • #14923: DEP: Private Namespaces in ``scipy.spatial`` als veraltet markiert

  • #14924: Beispiel für `scipy.signal.cwt` wurde korrigiert

  • #14925: MAINT: Build-generierte Dateien in ``scipy.stats`` ignoriert

  • #14927: DEP: Private Namespaces in `scipy.misc` als veraltet markiert

  • #14928: MAINT: `runtest.py` überschreibt `$PYTHONPATH`: Voranstellen statt

  • #14934: BUG: `optimize`: Fehlendes Attribut von `OptimizeResult` in `basinhopping` hinzugefügt

  • #14939: DEP: Private Namespaces in ``scipy.sparse`` als veraltet markiert

  • #14941: ENH: `optimize`: Optionale Parameter für adaptive Schrittgrößen… hinzugefügt

  • #14943: DOC: `mac pytest` verdeutlicht; Leerzeile hinzugefügt

  • #14944: BUG: `MultivariateNormalQMC` mit spezifischem `QMCEngine` entfernt unnötige…

  • #14947: DOC: Beispiel zur `decimate`-Funktion hinzugefügt

  • #14950: MAINT: Verwenden des Binäroperators `matmul` in `scipy.sparse.linalg`

  • #14954: DOC: Fehlende Parameter zum `minres`-Docstring hinzugefügt.

  • #14955: BUG: `stats`: Sende-Verhalten von `argsreduce` korrigiert

  • #14960: Links für neue Website aktualisiert

  • #14961: CI: HTTPS-Protokoll für Git in CircleCI verwendet

  • #14962: DEP: Private Namespaces in `scipy.signal` als veraltet markiert

  • #14963: MAINT: `integrate.lsoda` fehlt in `.gitignore`

  • #14965: DOC: Logo aktualisiert und Favicon hinzugefügt.

  • #14966: DEP: Private Namespaces in ``scipy.optimize`` als veraltet markiert

  • #14969: CI: Pyparsing-Version im Doc-Build behoben

  • #14972: Kein Leerzeichen nach Direktivenname.

  • #14979: BUG: `scipy.sparse.linalg.spsolve`: Speicherfehler behoben, verursacht durch…

  • #14988: BLD: `pyproject.toml` für Python 3.10 aktualisiert

  • #14989: ENH: Beschleunigung der Knot-Intervall-Suche für `BSpline.design_matrix`

  • #14992: Pythranisierte Version von `_matfuncs_sqrtm`

  • #14993: MAINT: `1.7.2`-Release-Hinweise weitergeleitet

  • #15004: ENH: `get_matfile_version` und andere `io.matlab`-Objekte… gemacht

  • #15007: DOC: fehlendes "regularized" zur Dokumentation von `gammainccinv` hinzugefügt

  • #15008: MAINT: Zugriff auf veraltete private Namespaces wiederhergestellt

  • #15010: TST: Fragilen Test entfernt, der prüft, ob G77 verknüpft ist

  • #15013: MAINT: Bug bei Verwendung nach Freigabe (`use-after-free`) in `Py_FindObjects` behoben

  • #15018: CI: Workaround für Sphinx-Bug

  • #15019: Finite Differenzen-Hessian in Scipy Optimize-Solvern (Newton-CG)

  • #15020: ENH: `sparse.linalg`: Problem behoben, dass der Startwert "x0"…

  • #15022: DOC: Abmilderung von Problemen, wenn die Newton-Optimierung nicht konvergiert.

  • #15023: CI: Sphinx entpinnen

  • #15027: DOC: `linalg`: Kleiner Fehler in der Bedingungsdokumentation behoben

  • #15029: DEP: Private Namespaces in `scipy.sparse.linalg` als veraltet markiert

  • #15034: DOC: `numpydoc`-Format für C-Funktion in `_superlumodule.c` verwendet

  • #15035: MAINT: UNU.RAN-API in `stats` vereinfacht

  • #15037: Neues Beispiel für `gaussian_filter`

  • #15040: MAINT: Test für öffentliche API hinzugefügt

  • #15041: DOC: Warnung zu `dct`-Dokumentation über `norm='ortho'` hinzugefügt

  • #15045: DOC: `toolchain.rst` aktualisiert

  • #15053: TST: Einige Test-Skips hinzugefügt, um CI für Wheel-Builder wieder grün zu machen

  • #15054: MAINT: `wminkowski` entfernt

  • #15055: ENH: Erlaubt `p>0` für Minkowski-Abstand

  • #15061: MAINT: `sparse`: `expm()` Fix für redundante Importe

  • #15062: MAINT: BLD: Datei im Textmodus für Tempita geöffnet

  • #15066: CI: GCC von 4.8 auf 6 aktualisiert

  • #15067: DOC: Kaputter Link zur SuperLU-Bibliothek aktualisiert.

  • #15078: MAINT: `stats.iqr` für veraltetes `np.percentile`… aktualisiert

  • #15083: MAINT: `stats`: UNU.RAN-Funktionalität in ein eigenes Submodul ausgelagert

  • #15084: MAINT: `scipy.io.matlab` in öffentliche API aufgenommen

  • #15085: ENH: Erstellung von analogen SOS-Ausgaben unterstützt

  • #15087: TST: Positionsargumente von ``_assert_within_tol`` überprüft

  • #15095: MAINT: `gitignore` aktualisiert, um private Verzeichnisse zu ignorieren

  • #15099: MAINT: `ScalarFunction` merkt sich das beste `x`

  • #15100: MAINT: `stats.contingency` in öffentliche API aufgenommen

  • #15102: ENH: `orthogonalize`-Argument zu DCT/DST hinzugefügt

  • #15105: MAINT: Fehlende Importe in veralteten Modulen hinzugefügt

  • #15107: BUG: `chi_gen` aktualisiert, um `scipy.special.gammaln` zu verwenden

  • #15109: MAINT: `NaiveRatioUniforms` aus `scipy.stats` entfernt

  • #15111: ENH: `special.log_expit` hinzugefügt und in `stats.logistic` verwendet

  • #15112: DOC: Definition von 'Wn' in `signal.butter` aktualisiert

  • #15114: DOC: Fermi-Dirac-Verteilung namentlich hinzugefügt

  • #15119: DOC: Symlink zu `logistic.sf` in `stats.logistic` korrigiert

  • #15120: MAINT: Tests für `sparse.linalg._eigen` installiert und Testfehler behoben

  • #15123: MAINT: `interpolate`: `sparse`-Abhängigkeit von Cython… verschoben

  • #15127: DOC: Linux-Build-Anweisungen aktualisiert, um C++ zu erwähnen

  • #15134: DOC: Lomb-Scargle-Beispiel verbessert

  • #15135: ENH: Carlson symmetrische elliptische Integrale.

  • #15137: DOC: `special`: "Examples" zu `multigammaln` und `roots_legendre` hinzugefügt…

  • #15139: `constrained_layout` im Lomb-Scargle-Beispiel verwendet

  • #15142: ENH: `stats.sampling`: SROU-Methode hinzugefügt

  • #15143: MAINT: Einige ungenutzte Importe entfernt.

  • #15144: BUG: Fehlenden Import von 'errno' zu `runtests.py` hinzugefügt

  • #15157: ENH: Rebasierte Version von gh-14279

  • #15159: DOC: `stats`: Kopfzeile im Tutorial `stats.sampling` korrigiert

  • #15161: DOC: Update der Release-Hinweise für 1.8.0

  • #15175: MAINT: Backports für 1.8.0 für Release-Hinweise und `.gitignore`

  • #15181: BUG: Der Pytest-Decorator für bedingtes Überspringen ist `skipif`

  • #15191: MAINT: Versionsgrenzen vor 1.8.0rc1

  • #15192: MAINT: Verwendung von `pytest.warns(None)` durch `warnings.catch_warnings` ersetzt

  • #15194: BUG: `stats`: Numerische Probleme von `recipinvgauss` behoben

  • #15214: TST: `sparse.linalg`: Nur PROPACK-Testmatrizen speichern; generieren…

  • #15220: BUG: `sparse.linalg`: Deprecation-Warnungen behoben.

  • #15225: 0. Potenz einer Sparse-Array/Matrix gibt die Identität mit… zurück

  • #15229: BUG: `minimize` sollte mit einem Skalar funktionieren; schließt #15228

  • #15232: BUG: `rmul` für Sparse-Arrays hinzugefügt

  • #15236: BLD: `setup.py` für Python 3.10 aktualisiert

  • #15248: MAINT: 1.8.0 rc2 Backports

  • #15249: FIX: PROPACK MKL-Kompatibilität

  • #15253: BUG: `special`: `stdtr` und `stdtrit` für unendliche df behoben

  • #15256: MAINT: PEP440 vs. distutils verwendet

  • #15268: CI: `setuptools` auf 59.6.0 und Pythran auf 0.10.0 für Windows… angepinnt

  • #15270: MAINT: `moduleTNC` Extension zurück in `_moduleTNC` umbenannt

  • #15271: TST: Testtoleranz für einen neuen lobpcg-Test leicht erhöht

  • #15275: MAINT: Importe in `signal._signaltools` korrigiert

  • #15278: MAINT: Nicht-Standardeinstellungen (außer `shallow`) in `.gitmodules` entfernt

  • #15288: BLD: `-skip-build` Flag in `setup.py` respektiert

  • #15293: BUG: `hausdorff`-Integerüberlauf behoben

  • #15301: TST: `sparse.linalg`-Tests für Fehler aufgrund von Toleranzen aktualisiert

  • #15318: BLD: `pyproject.toml` aktualisiert, um NumPy für aarch64 + PyPy nicht festzulegen

  • #15322: BLD: Minimale Pythran-Version auf 0.10.0 für SciPy 1.8.0 aktualisiert

  • #15323: MAINT: `RuntimeWarning` in `stats`-Funktionen gefiltert

  • #15328: MAINT: `interpolate`: `csr_matrix` -> `csr_array`

  • #15331: BUG: `stats._unuran`: Fehler bei ungültigen Attributzugriffen behoben

  • #15332: CI: NumPy auf 1.21.5 für den Doc-Build auf CircleCI angepinnt

  • #15334: BUG: `stats._unuran`: verbleibende Attribut-Lookup-Fehler behoben

  • #15335: CI: NumPy auf 1.21.5 im Azure Refguide Check-Job angepinnt

  • #15341: BUG: `highs-ds` gibt Memory-Views anstelle von np.arrays für… zurück

  • #15397: BUG: Sichergestellt, dass das mitgelieferte pep440 importiert wurde

  • #15416: BUG: PyUFunc für Wasm-Ziele behoben

  • #15418: MAINT: 1.8.0 rc3 Backports Runde 1

  • #15421: BUG: `stats`: `mode`: Negatives Achsenproblem behoben, indem `np.moveaxis` stattdessen verwendet wird…

  • #15432: MAINT: PROPACK-Umschaltung für Release-Branches (standardmäßig aus)

  • #15515: MAINT: Kaputter Link behoben und CI-Badges entfernt