SciPy 1.0.0 Release Notes#

Wir freuen uns außerordentlich, die Veröffentlichung von SciPy 1.0 ankündigen zu können, 16 Jahre nach dem Erscheinen der Version 0.1. Es war eine lange, produktive Reise, um hierher zu gelangen, und wir erwarten viele weitere spannende neue Funktionen und Veröffentlichungen in der Zukunft.

Warum jetzt 1.0?#

Eine Versionsnummer sollte die Reife eines Projekts widerspiegeln – und SciPy war bereits lange eine ausgereifte und stabile Bibliothek, die in Produktionsumgebungen intensiv genutzt wird. Aus dieser Perspektive ist die Versionsnummer 1.0 längst überfällig.

Einige wichtige Projektziele, sowohl technische (z. B. Windows-Räder und kontinuierliche Integration) als auch organisatorische (eine Governance-Struktur, Verhaltenskodex und eine Roadmap), wurden kürzlich erreicht.

Viele von uns sind ein wenig perfektionistisch und zögern daher, etwas „1.0“ zu nennen, da dies implizieren könnte, dass es „fertig“ ist oder „wir zu 100 % damit zufrieden sind“. Dies ist bei vielen Open-Source-Projekten normal, macht es aber nicht richtig. Wir erkennen für uns selbst an, dass es nicht perfekt ist und einige staubige Ecken übrig geblieben sind (was wahrscheinlich immer der Fall sein wird). Trotzdem ist SciPy für seine Benutzer äußerst nützlich, hat im Durchschnitt hochwertigen Code und Dokumentation und bietet die Stabilitäts- und Abwärtskompatibilitätsgarantien, die ein 1.0-Label impliziert.

Einige Historie und Perspektiven#

  • 2001: die erste SciPy-Veröffentlichung

  • 2005: Übergang zu NumPy

  • 2007: Gründung von scikits

  • 2008: Modul scipy.spatial und erster Cython-Code hinzugefügt

  • 2010: Umstellung auf einen 6-monatigen Veröffentlichungszyklus

  • 2011: SciPy-Entwicklung zieht auf GitHub um

  • 2011: Python 3-Unterstützung

  • 2012: Hinzufügen eines Sparse-Graph-Moduls und einer einheitlichen Optimierungsschnittstelle

  • 2012: Entfernung von scipy.maxentropy

  • 2013: Kontinuierliche Integration mit TravisCI

  • 2015: Hinzufügen einer Cython-Schnittstelle für BLAS/LAPACK und einer Benchmark-Suite

  • 2017: Hinzufügen einer einheitlichen C-API mit scipy.LowLevelCallable; Entfernung von scipy.weave

  • 2017: SciPy 1.0 Veröffentlichung

Pauli Virtanen ist SciPy's Benevolent Dictator For Life (BDFL). Er sagt

Ehrlich gesagt hätten wir SciPy 1.0 schon vor langer Zeit veröffentlichen können, daher bin ich glücklich, dass wir es jetzt endlich tun. Das Projekt hat eine lange Geschichte und hat sich im Laufe der Jahre auch als Softwareprojekt weiterentwickelt. Ich glaube, es hat seinen Wert gut bewiesen, um eine Versionsnummer zu rechtfertigen, die mit Eins beginnt.

Seit seiner Konzeption vor über 15 Jahren wurde SciPy größtenteils von und für Wissenschaftler geschrieben, um ihnen eine Sammlung grundlegender Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen. Im Laufe der Zeit hat sich die Gruppe der aktiven Entwickler etwas verändert und wir haben uns zu einem etwas systematischeren Entwicklungsansatz entwickelt. Unabhängig davon ist dieser grundlegende Antrieb gleich geblieben und ich denke, er wird das Projekt auch in Zukunft vorantreiben. Das ist alles gut, denn nicht lange nach 1.0 kommt 1.1.

Travis Oliphant ist einer der Schöpfer von SciPy. Er sagt

Es ist mir eine Ehre, den SciPy-Entwicklern und der gesamten SciPy-Community zur Veröffentlichung von SciPy 1.0 zu gratulieren. Diese Veröffentlichung repräsentiert einen Traum vieler, der von einer standhaften Gruppe von Pionieren fast zwei Jahrzehnte lang geduldig verfolgt wurde. Die Bemühungen waren über diesen Zeitraum breit gefächert und konsistent von Hunderten von Menschen. Von ersten Diskussionen über Programmier- und Paketierungsbemühungen bis hin zu Dokumentationsbemühungen und umfangreichen Konferenz- und Community-Aufbau war die SciPy-Anstrengung ein globales Phänomen, an dem es ein Privileg war, teilzunehmen.

Die Idee von SciPy lag bereits 1997 in den Köpfen mehrerer Leute, als ich als junger Doktorand, der sich gerade in die Ausdrucksstärke und Erweiterbarkeit von Python verliebt hatte, der Python-Community beitrat. Das Internet begann gerade, gleichgesinnte Mathematiker und Wissenschaftler in aufkommenden elektronisch vernetzten Gemeinschaften zusammenzubringen. 1998 gab es eine konzertierte Diskussion auf der Matrix-SIG-Mailingliste mit Leuten wie Paul Barrett, Joe Harrington, Perry Greenfield, Paul Dubois, Konrad Hinsen, David Ascher und anderen. Diese Diskussion ermutigte mich 1998 und 1999, meine Doktorarbeit aufzuschieben und viel Zeit mit dem Schreiben von Erweiterungsmodulen für Python zu verbringen, die meist bewährten Fortran- und C-Code umschlossen und ihn für den Python-Benutzer verfügbar machten. Diese Arbeit zog die Hilfe anderer wie Robert Kern, Pearu Peterson und Eric Jones an, die sich 2000 meinen Bemühungen anschlossen, sodass bis 2001 die erste SciPy-Veröffentlichung fertig war. Dies war lange bevor Github die Zusammenarbeit und den Input von anderen vereinfachte und das "patch"-Kommando und E-Mail der Weg waren, um ein Projekt zu verbessern.

Seitdem haben Hunderte von Menschen enorm viel Zeit investiert, um die SciPy-Bibliothek zu verbessern, und die Community rund um diese Bibliothek ist dramatisch gewachsen. Ich konnte um 2010 herum nicht mehr aktiv an der Entwicklung der SciPy-Bibliothek teilnehmen. Glücklicherweise nahmen zu dieser Zeit Pauli Virtanen und Ralf Gommers das Entwicklungstempo auf, unterstützt von Dutzenden anderer wichtiger Mitwirkender wie David Cournapeau, Evgeni Burovski, Josef Perktold und Warren Weckesser. Obwohl ich die Entwicklung von SciPy in den letzten 7 Jahren nur aus der Ferne bewundern konnte, habe ich meine Liebe zu dem Projekt und dem Konzept der Community-getriebenen Entwicklung nie verloren. Ich bin auch jetzt noch von dem Wunsch getrieben, die Entwicklung nicht nur der SciPy-Bibliothek, sondern auch vieler anderer verbundener und verwandter Open-Source-Projekte zu unterstützen. Ich bin außerordentlich erfreut, dass SciPy in den Händen einer weltweiten Gemeinschaft talentierter Entwickler liegt, die sicherstellen werden, dass SciPy ein Beispiel dafür bleibt, wie graswurzelbasierte, Community-getriebene Entwicklung erfolgreich sein kann.

Fernando Perez bietet eine breitere Community-Perspektive

Die Existenz einer aufkommenden Scipy-Bibliothek und die unglaubliche –wenn auch nach heutigen Maßstäben winzige– Community darum herum hat mich 2001, als ich noch Physik-Doktorand war, in die wissenschaftliche Python-Welt gezogen. Heute bin ich erstaunt, wenn ich sehe, wie diese Werkzeuge alles von der High-School-Bildung bis zur Forschung, die zum Physik-Nobelpreis 2017 führte, antreiben.

Lassen Sie sich nicht von der 1.0-Nummer täuschen: Dieses Projekt ist ein ausgereifter Eckpfeiler des modernen wissenschaftlichen Computing-Ökosystems. Ich bin dankbar für die vielen, die es ermöglicht haben, und hoffe, auch in Zukunft wieder dazu beitragen zu können. Meine aufrichtigen Glückwünsche an das gesamte Team!

Highlights dieser Version#

Einige der Highlights dieser Veröffentlichung sind

  • Umfangreiche Build-Verbesserungen. Windows-Räder sind zum ersten Mal auf PyPI verfügbar, und die kontinuierliche Integration wurde unter Windows und OS X zusätzlich zu Linux eingerichtet.

  • Ein Satz neuer ODE-Löser und eine einheitliche Schnittstelle zu ihnen (scipy.integrate.solve_ivp).

  • Zwei neue Vertrauensbereichs-Optimierer und eine neue Methode zur linearen Programmierung, mit verbesserter Leistung im Vergleich zu dem, was scipy.optimize zuvor bot.

  • Viele neue BLAS- und LAPACK-Funktionen wurden umschlossen. Die BLAS-Umschläge sind jetzt vollständig.

Upgrade und Kompatibilität#

In dieser Veröffentlichung gab es eine Reihe von Deprecation-Hinweisen und API-Änderungen, die unten dokumentiert sind. Vor dem Upgrade empfehlen wir den Benutzern, zu überprüfen, ob ihr eigener Code keine veraltete SciPy-Funktionalität verwendet (tun Sie dies, indem Sie Ihren Code mit python -Wd ausführen und nach DeprecationWarning s suchen).

Diese Veröffentlichung erfordert Python 2.7 oder >=3.4 und NumPy 1.8.2 oder neuer.

Dies ist auch die letzte Veröffentlichung, die LAPACK 3.1.x - 3.3.x unterstützt. Die niedrigste unterstützte LAPACK-Version auf >3.2.x zu verschieben, wurde lange durch Apple Accelerate blockiert, das die LAPACK 3.2.1 API bereitstellte. Wir haben entschieden, dass es an der Zeit ist, entweder Accelerate fallen zu lassen oder, falls ausreichend Interesse besteht, Shims für Funktionen bereitzustellen, die in neueren LAPACK-Versionen hinzugefügt wurden, damit es weiterhin verwendet werden kann.

Neue Funktionen#

scipy.cluster Verbesserungen#

scipy.cluster.hierarchy.optimal_leaf_ordering, eine Funktion zur Neuordnung einer Linkage-Matrix zur Minimierung der Abstände zwischen benachbarten Blättern, wurde hinzugefügt.

scipy.fftpack Verbesserungen#

N-dimensionale Versionen der diskreten Sinus- und Kosinustransformationen und ihrer Inversen wurden als dctn, idctn, dstn und idstn hinzugefügt.

scipy.integrate Verbesserungen#

Eine Reihe neuer ODE-Löser wurde zu scipy.integrate hinzugefügt. Die Komfortfunktion scipy.integrate.solve_ivp ermöglicht einen einheitlichen Zugriff auf alle Löser. Die einzelnen Löser (RK23, RK45, Radau, BDF und LSODA) können ebenfalls direkt verwendet werden.

scipy.linalg Verbesserungen#

Die BLAS-Wrapper in scipy.linalg.blas sind fertiggestellt worden. Hinzugefügte Funktionen sind *gbmv, *hbmv, *hpmv, *hpr, *hpr2, *spmv, *spr, *tbmv, *tbsv, *tpmv, *tpsv, *trsm, *trsv, *sbmv, *spr2,

Wrapper für die LAPACK-Funktionen *gels, *stev, *sytrd, *hetrd, *sytf2, *hetrf, *sytrf, *sycon, *hecon, *gglse, *stebz, *stemr, *sterf und *stein wurden hinzugefügt.

Die Funktion scipy.linalg.subspace_angles wurde hinzugefügt, um die Unterraumwinkel zwischen zwei Matrizen zu berechnen.

Die Funktion scipy.linalg.clarkson_woodruff_transform wurde hinzugefügt. Sie findet eine niedrigrangige Matrixapproximation über die Clarkson-Woodruff-Transformation.

Die Funktionen scipy.linalg.eigh_tridiagonal und scipy.linalg.eigvalsh_tridiagonal, die die Eigenwerte und Eigenvektoren von tridiagonalen hermiteschen/symmetrischen Matrizen finden, wurden hinzugefügt.

scipy.ndimage Verbesserungen#

Unterstützung für homogene Koordinatentransformationen wurde zu scipy.ndimage.affine_transform hinzugefügt.

Der C-Code von ndimage wurde erheblich umstrukturiert und ist nun wesentlich einfacher zu verstehen und zu warten.

scipy.optimize Verbesserungen#

Die Methoden trust-region-exact und trust-krylov wurden zur Funktion scipy.optimize.minimize hinzugefügt. Diese neuen Trust-Region-Methoden lösen das Teilproblem mit höherer Genauigkeit auf Kosten von mehr Hessem-Faktorisierungen (im Vergleich zu dogleg) oder mehr Matrix-Vektor-Produkten (im Vergleich zu ncg), benötigen aber normalerweise weniger nichtlineare Iterationen und können mit indefiniten Hessem umgehen. Sie scheinen sehr wettbewerbsfähig gegenüber den anderen in Scipy implementierten Newton-Methoden zu sein.

scipy.optimize.linprog hat eine Interior-Point-Methode erhalten. Ihre Leistung ist überlegen (sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch Geschwindigkeit) gegenüber der älteren Simplex-Methode.

scipy.signal Verbesserungen#

Ein Argument fs (Abtastfrequenz) wurde den folgenden Funktionen hinzugefügt: firwin, firwin2, firls und remez. Dies macht diese Funktionen konsistent mit vielen anderen Funktionen in scipy.signal, in denen die Abtastfrequenz angegeben werden kann.

scipy.signal.freqz wurde für FIR-Filter erheblich beschleunigt.

scipy.sparse Verbesserungen#

Das Iterieren über und Slicing von CSC- und CSR-Matrizen ist jetzt bis zu ~35 % schneller.

Die Methode tocsr von COO-Matrizen ist jetzt um ein Vielfaches schneller.

Die Methode diagonal von dünnbesetzten Matrizen nimmt nun einen Parameter entgegen, der angibt, welche Diagonale zurückgegeben werden soll.

scipy.sparse.linalg Verbesserungen#

Ein neuer iterativer Löser für große, nicht-symmetrische, dünnbesetzte lineare Systeme, scipy.sparse.linalg.gcrotmk, wurde hinzugefügt. Er implementiert GCROT(m,k), eine flexible Variante von GCROT.

scipy.sparse.linalg.lsmr akzeptiert nun eine Anfangsschätzung, was zu einer potenziell schnelleren Konvergenz führt.

SuperLU wurde auf Version 5.2.1 aktualisiert.

scipy.spatial Verbesserungen#

Viele Distanzmetriken in scipy.spatial.distance erhielten Unterstützung für Gewichte.

Die Signaturen von scipy.spatial.distance.pdist und scipy.spatial.distance.cdist wurden zu *args, **kwargs geändert, um eine breitere Palette von Metriken zu unterstützen (z.B. stringbasierte Metriken, die zusätzliche Schlüsselwörter benötigen). Außerdem wurde ein optionaler out-Parameter zu pdist und cdist hinzugefügt, der es dem Benutzer ermöglicht, anzugeben, wo die resultierende Distanzmatrix gespeichert werden soll.

scipy.stats Verbesserungen#

Die Methoden cdf und logcdf wurden zu scipy.stats.multivariate_normal hinzugefügt und stellen die kumulative Verteilungsfunktion der multivariaten Normalverteilung bereit.

Neue statistische Distanzfunktionen wurden hinzugefügt, nämlich scipy.stats.wasserstein_distance für die erste Wasserstein-Distanz und scipy.stats.energy_distance für die Energie-Distanz.

Veraltete Funktionen#

Die folgenden Funktionen in scipy.misc sind veraltet: bytescale, fromimage, imfilter, imread, imresize, imrotate, imsave, imshow und toimage. Die meisten dieser Funktionen haben unerwartetes Verhalten (wie z.B. Skalierung und Typumwandlung von Bilddaten ohne Benutzeranforderung). Andere Funktionen haben einfach bessere Alternativen.

scipy.interpolate.interpolate_wrapper und alle Funktionen in diesem Untermodul sind veraltet. Dies war eine nie fertiggestellte Sammlung von Wrapper-Funktionen, die nicht mehr relevant ist.

Der fillvalue von scipy.signal.convolve2d wird zukünftig direkt in die dtypes der Eingabearrays umgewandelt und es wird geprüft, ob es sich um einen Skalar oder ein Array mit einem einzigen Element handelt.

scipy.spatial.distance.matching ist veraltet. Es ist ein Alias für scipy.spatial.distance.hamming, das stattdessen verwendet werden sollte.

Die Implementierung von scipy.spatial.distance.wminkowski basierte auf einer falschen Interpretation der Metrikdefinition. In Scipy 1.0 wurde sie zur Beibehaltung der Abwärtskompatibilität nur in der Dokumentation als veraltet markiert, aber es wird empfohlen, die neue Version von scipy.spatial.distance.minkowski zu verwenden, die das korrekte Verhalten implementiert.

Positionsargumente von scipy.spatial.distance.pdist und scipy.spatial.distance.cdist sollten durch ihre Schlüsselwortversionen ersetzt werden.

Abwärtsinkompatible Änderungen#

Die folgenden veralteten Funktionen wurden aus scipy.stats entfernt: betai, chisqprob, f_value, histogram, histogram2, pdf_fromgamma, signaltonoise, square_of_sums, ss und threshold.

Die folgenden veralteten Funktionen wurden aus scipy.stats.mstats entfernt: betai, f_value_wilks_lambda, signaltonoise und threshold.

Die veralteten Schlüsselwörter a und reta wurden aus scipy.stats.shapiro entfernt.

Die veralteten Funktionen sparse.csgraph.cs_graph_components und sparse.linalg.symeig wurden aus scipy.sparse entfernt.

Die folgenden veralteten Schlüsselwörter wurden in scipy.sparse.linalg entfernt: drop_tol von splu und xtype von bicg, bicgstab, cg, cgs, gmres, qmr und minres.

Die veralteten Funktionen expm2 und expm3 wurden aus scipy.linalg entfernt. Der veraltete Schlüsselwortparameter q wurde aus scipy.linalg.expm entfernt. Und das veraltete Untermodul linalg.calc_lwork wurde entfernt.

Die veralteten Funktionen C2K, K2C, F2C, C2F, F2K und K2F wurden aus scipy.constants entfernt.

Die veraltete Klasse ppform wurde aus scipy.interpolate entfernt.

Der veraltete Schlüsselwortparameter iprint wurde aus scipy.optimize.fmin_cobyla entfernt.

Der Standardwert für den Schlüsselwortparameter zero_phase von scipy.signal.decimate wurde auf True geändert.

Die Funktionen kmeans und kmeans2 in scipy.cluster.vq haben die Methode für die zufällige Initialisierung geändert, sodass die Verwendung eines festen Zufallssamens nicht notwendigerweise die gleichen Ergebnisse wie in früheren Versionen liefert.

scipy.special.gammaln akzeptiert keine komplexen Argumente mehr.

Die veralteten Funktionen sph_jn, sph_yn, sph_jnyn, sph_in, sph_kn und sph_inkn wurden entfernt. Benutzer sollten stattdessen die Funktionen spherical_jn, spherical_yn, spherical_in und spherical_kn verwenden. Beachten Sie, dass die neuen Funktionen unterschiedliche Signaturen haben.

Die klassenübergreifenden Eigenschaften von scipy.signal.lti Systemen wurden entfernt. Die folgenden Eigenschaften/Setter wurden entfernt

Name - (Zugriff/Setzen wurde entfernt) - (Setzen wurde entfernt)

  • StateSpace - (num, den, gain) - (zeros, poles)

  • TransferFunction (A, B, C, D, gain) - (zeros, poles)

  • ZerosPolesGain (A, B, C, D, num, den) - ()

signal.freqz(b, a) mit b oder a >1-D wirft einen ValueError. Dies war ein Eckfall, für den das Verhalten unklar definiert war.

Die Methode var von scipy.stats.dirichlet gibt nun einen Skalar anstelle eines ndarray zurück, wenn die Länge von alpha 1 ist.

Weitere Änderungen#

SciPy hat nun eine formale Verwaltungsstruktur. Sie besteht aus einem BDFL (Pauli Virtanen) und einem Lenkungsausschuss. Details finden Sie im Governance-Dokument.

Es ist nun möglich, SciPy unter Windows mit MSVC + gfortran zu bauen! Kontinuierliche Integration wurde für diese Build-Konfiguration auf Appveyor eingerichtet, die gegen OpenBLAS kompiliert.

Kontinuierliche Integration für OS X wurde auf TravisCI eingerichtet.

Die SciPy-Testsuite wurde von nose zu pytest migriert.

scipy/_distributor_init.py wurde hinzugefügt, um es Weiterverbreitern von SciPy zu ermöglichen, benutzerdefinierten Code hinzuzufügen, der beim Importieren von SciPy ausgeführt werden muss (z. B. Überprüfungen auf Hardware, DLL-Suchpfade usw.).

Unterstützung für PEP 518 (Festlegen von Build-System-Anforderungen) wurde hinzugefügt - siehe pyproject.toml im Stammverzeichnis des SciPy-Repositorys.

Um konsistente Funktionsnamen zu haben, wird die Funktion scipy.linalg.solve_lyapunov in scipy.linalg.solve_continuous_lyapunov umbenannt. Der alte Name wird aus Gründen der Abwärtskompatibilität beibehalten.

Autoren#

  • @arcady +

  • @xoviat +

  • Anton Akhmerov

  • Dominic Antonacci +

  • Alessandro Pietro Bardelli

  • Ved Basu +

  • Michael James Bedford +

  • Ray Bell +

  • Juan M. Bello-Rivas +

  • Sebastian Berg

  • Felix Berkenkamp

  • Jyotirmoy Bhattacharya +

  • Matthew Brett

  • Jonathan Bright

  • Bruno Jiménez +

  • Evgeni Burovski

  • Patrick Callier

  • Mark Campanelli +

  • CJ Carey

  • Robert Cimrman

  • Adam Cox +

  • Michael Danilov +

  • David Haberthür +

  • Andras Deak +

  • Philip DeBoer

  • Anne-Sylvie Deutsch

  • Cathy Douglass +

  • Dominic Else +

  • Guo Fei +

  • Roman Feldbauer +

  • Yu Feng

  • Jaime Fernandez del Rio

  • Orestis Floros +

  • David Freese +

  • Adam Geitgey +

  • James Gerity +

  • Dezmond Goff +

  • Christoph Gohlke

  • Ralf Gommers

  • Dirk Gorissen +

  • Matt Haberland +

  • David Hagen +

  • Charles Harris

  • Lam Yuen Hei +

  • Jean Helie +

  • Gaute Hope +

  • Guillaume Horel +

  • Franziska Horn +

  • Yevhenii Hyzyla +

  • Vladislav Iakovlev +

  • Marvin Kastner +

  • Mher Kazandjian

  • Thomas Keck

  • Adam Kurkiewicz +

  • Ronan Lamy +

  • J.L. Lanfranchi +

  • Eric Larson

  • Denis Laxalde

  • Gregory R. Lee

  • Felix Lenders +

  • Evan Limanto

  • Julian Lukwata +

  • François Magimel

  • Syrtis Major +

  • Charles Masson +

  • Nikolay Mayorov

  • Tobias Megies

  • Markus Meister +

  • Roman Mirochnik +

  • Jordi Montes +

  • Nathan Musoke +

  • Andrew Nelson

  • M.J. Nichol

  • Juan Nunez-Iglesias

  • Arno Onken +

  • Nick Papior +

  • Dima Pasechnik +

  • Ashwin Pathak +

  • Oleksandr Pavlyk +

  • Stefan Peterson

  • Ilhan Polat

  • Andrey Portnoy +

  • Ravi Kumar Prasad +

  • Aman Pratik

  • Eric Quintero

  • Vedant Rathore +

  • Tyler Reddy

  • Joscha Reimer

  • Philipp Rentzsch +

  • Antonio Horta Ribeiro

  • Ned Richards +

  • Kevin Rose +

  • Benoit Rostykus +

  • Matt Ruffalo +

  • Eli Sadoff +

  • Pim Schellart

  • Nico Schlömer +

  • Klaus Sembritzki +

  • Nikolay Shebanov +

  • Jonathan Tammo Siebert

  • Scott Sievert

  • Max Silbiger +

  • Mandeep Singh +

  • Michael Stewart +

  • Jonathan Sutton +

  • Deep Tavker +

  • Martin Thoma

  • James Tocknell +

  • Aleksandar Trifunovic +

  • Paul van Mulbregt +

  • Jacob Vanderplas

  • Aditya Vijaykumar

  • Pauli Virtanen

  • James Webber

  • Warren Weckesser

  • Eric Wieser +

  • Josh Wilson

  • Zhiqing Xiao +

  • Evgeny Zhurko

  • Nikolay Zinov +

  • Zé Vinícius +

Insgesamt 121 Personen haben zu dieser Version beigetragen. Personen mit einem "+" neben ihrem Namen haben zum ersten Mal einen Patch beigesteuert. Diese Namensliste wird automatisch generiert und ist möglicherweise nicht vollständig.

Geschlossene Issues für 1.0.0#

  • #2300: scipy.misc.toimage (und damit imresize) konvertiert zu uint32…

  • #2347: Mehrere misc.im* Funktionen behandeln 3- oder 4-kanalige Bilder falsch…

  • #2442: scipy.misc.pilutil -> scipy.ndimage?

  • #2829: Mingw Gfortran unter Windows?

  • #3154: scipy.misc.imsave erstellt falschen Bitmap-Header

  • #3505: Die Hilfetext-Beschreibung für das Residuum von scipy.linalg.lstsq() ist etwas seltsam

  • #3808: Ist Brents Methode zur Minimierung des Funktionswertes implementiert…

  • #4121: Hinzufügen der Methode cdf() zu stats.multivariate_normal

  • #4458: scipy.misc.imresize ändert den Bildbereich

  • #4575: Dokumentation für L-BFGS-B erwähnt nicht existierenden Parameter

  • #4893: misc.imsave funktioniert nicht mit definiertem Dateityp

  • #5231: Abweichungen bei scipy.optimize.minimize(method=’L-BFGS-B’)

  • #5238: Optimale Blattreihenfolge in scipy.cluster.hierarchy.dendrogram

  • #5305: Falsche Bildskalierung in scipy/misc/pilutil.py mit misc.imsave?

  • #5823: Testfehler in filter_design

  • #6061: scipy.stats.spearmanr gibt Werte außerhalb des Bereichs -1 bis 1 zurück

  • #6242: Inkonsistenzen / Duplikate für imread und imshow, imsave

  • #6265: BUG: signal.iirfilter vom Bandpass-Typ ist instabil, wenn hoch…

  • #6370: scipy.optimize.linear_sum_assignment hängt bei undefinierter Matrix

  • #6417: scipy.misc.imresize konvertiert Bilder zu uint8

  • #6618: splrep und splprep inkonsistent

  • #6854: Unterstützung für PEP 519 in I/O-Funktionen

  • #6921: [Feature-Anfrage] Zufällige unitäre Matrix

  • #6930: uniform_filter1d scheint zu runden, anstatt zu schneiden, wenn die Ausgabe…

  • #6949: interp2d-Funktion stürzt Python ab

  • #6959: scipy.interpolate.LSQUnivariateSpline - Überprüfung auf zunehmende…

  • #7005: linear_sum_assignment in scipy.optimize gibt niemals zurück, wenn eine der…

  • #7010: scipy.statsbinned_statistic_2d: falsche Bin-Nummern zurückgegeben

  • #7049: expm_multiply ist übermäßig langsam, wenn für Intervalle aufgerufen wird

  • #7050: Dokumentation von _argcheck für rv_discrete

  • #7077: coo_matrix.tocsr() immer noch langsam

  • #7093: Lizenzierung von Wheels

  • #7122: Sketching-basierte Matrixberechnungen

  • #7133: Diskontinuität einer SciPy-Spezialfunktion

  • #7141: Verbesserung der Dokumentation für elliptische Integrale

  • #7181: Eine Änderung in numpy.poly1d verursacht, dass die SciPy-Tests fehlschlagen.

  • #7220: String-Formatierungsproblem in LinearOperator.__init__

  • #7239: Quellcode-Tarball-Distribution

  • #7247: genlaguerre poly1d-Objekt berücksichtigt die Option 'monic' bei der Auswertung nicht

  • #7248: BUG: Regression bei Legendre-Polynomen auf Master

  • #7316: dgels fehlt

  • #7381: Krogh-Interpolation schlägt fehl bei der Erzeugung von Ableitungen für komplexe…

  • #7416: scipy.stats.kappa4(h,k) löst einen ValueError für positive ganze Zahlen aus…

  • #7421: scipy.stats.arcsine().pdf und scipy.stats.beta(0.5, 0.5).pdf…

  • #7429: test_matrix_norms() in scipy/linalg/tests/test_basic.py ruft auf…

  • #7444: Doc: stats.dirichlet.var Ausgabebeschreibung ist falsch

  • #7475: Parameter amax in scalar_search_wolfe2 wird nicht verwendet

  • #7510: Operationen zwischen numpy.array und scipy.sparse matrix geben zurück…

  • #7550: DOC: Signal-Tutorial: Tippfehler in der Erklärung der Faltung

  • #7551: stdint.h in SuperLU-Headerdateien enthalten, existiert aber nicht…

  • #7553: Build für Master auf OS X defekt

  • #7557: Fehler im Beispiel scipy.signal.periodogram

  • #7590: OSX-Test fehlschlägt - test_ltisys.TestPlacePoles.test_real

  • #7658: optimize.BenchGlobal defekt

  • #7669: nan-Ergebnis von multivariate_normal.cdf

  • #7733: Inkonsistente Verwendung von Indizes, indptr in Delaunay.vertex_neighbor_vertices

  • #7747: Numpy-Änderungen in np.random.dirichlet verursachen Testfehler

  • #7772: Fix numpy lstsq rcond= Parameter

  • #7776: Tests erfordern `nose`

  • #7798: Mitwirkendennamen für Release Notes 1.0

  • #7828: 32-Bit Linux Testfehler bei TestCephes

  • #7893: scipy.spatial.distance.wminkowski Verhaltensänderung in 1.0.0b1

  • #7898: DOC: Fensterfunktionen

  • #7959: BUG vielleicht: fmin_bfgs möglicherweise defekt in 1.0

  • #7969: Scipy 1.0.0rc1 Windows Wheels hängen von fehlendem msvcp140.dll ab

Pull Requests für 1.0.0#

  • #4978: WIP: Hinzufügen von pre_center und normalize Optionen zu lombscargle

  • #5796: TST: Entfernen aller permanenten Filteränderungen aus den Tests

  • #5910: ENH: sparse.linalg: GCROT(m,k) hinzufügen

  • #6326: ENH: Neue ODE-Löser

  • #6480: ENH: Setzen von signal.decimate auf zero_phase=True als Standard

  • #6705: ENH: Hinzufügen eines Anfangsschätzes zu sparse.linalg.lsqr

  • #6706: ENH: Hinzufügen eines Anfangsschätzes zu sparse.linalg.lsmr

  • #6769: BUG: optimize: Hinzufügen einer Überprüfung der ausreichenden Abstiegsbedingung zu CG-Zeilen…

  • #6855: Objekte behandeln, die PEP 519 in I/O-Funktionen unterstützen

  • #6945: MAINT: Codebereinigung von ckdtree

  • #6953: DOC: Hinzufügen eines Governance-Dokuments für das SciPy-Projekt

  • #6998: Korrigieren der Dokumentation von spearman rank corrcoef

  • #7017: ENH: Hinzufügen von Methoden logcdf und cdf zu scipy.stats.multivariate_normal

  • #7027: Zufällige unitäre Matrizen hinzufügen

  • #7030: ENH: Hinzufügen von streng monoton wachsenden Prüfungen für x zu 1D-Splines

  • #7031: BUG: Korrigieren des Hängens von linear_sum_assignment bei einer undefinierten Matrix

  • #7041: DOC: Klarstellen, dass Fenster standardmäßig DFT-gerade sind

  • #7048: DOC: Geänderte Dokumentation für find_peak_cwt. Behebt #6922

  • #7056: Korrigieren der unzureichenden Präzision bei der Berechnung von Spearman/Kendall…

  • #7057: MAINT: Ändern des dtype-Vergleichs in optimize.linear_sum_assignment.

  • #7059: TST: Xdist_deprecated_args für alle Metriken abdecken

  • #7061: MSVC 9 und 10 Kompilierungsfehler beheben

  • #7070: ENH: sparse: Optimieren von CSR/CSC-Slicing-Schnellpfaden

  • #7078: ENH: sparse: sum_duplicates auf csr/csc verschieben

  • #7079: ENH: sparse: Erlauben, dass Unterklassen spezifische mathematische Operationen überschreiben

  • #7081: ENH: sparse: Beschleunigen von CSR/CSC toarray()

  • #7082: MAINT: Hinzufügen des fehlenden PyType_Ready(&SuperLUGlobalType) für Py3

  • #7083: Korrigierter Tippfehler in der Doku von scipy.linalg.lstsq()

  • #7086: Beheben des Fehlers #7049, der zu übermäßiger Langsamkeit in expm_multiply führte

  • #7088: Dokumentation von _argcheck für rv_discrete

  • #7094: MAINT: Korrigieren des Fehlers in PR #7082

  • #7098: BF: NULL von fehlgeschlagenem Py3-Modul-Check zurückgeben

  • #7105: MAINT: Anpassen des Aufrufs von ?TRSYL im Lyapunov-Solver

  • #7111: Tippfehler in Fehlermeldung von UnivariateSpline korrigiert

  • #7113: FIX: Hinzufügen von float zum Rückgabetyp in der Dokumentation

  • #7119: ENH: sparse.linalg: Hack für _count_nonzero entfernen

  • #7123: ENH: Methode „interior-point“ für scipy.optimize.linprog hinzugefügt

  • #7137: DOC: Klarstellung des Docstrings von stats.linregress, schließt gh-7074

  • #7138: DOC: special: Beispiel zum airy-Docstring hinzugefügt.

  • #7139: DOC: stats: Stats-Tutorial aktualisieren

  • #7142: BUG: special: Segmentierungsfehler in pbwa verhindern

  • #7143: DOC: special: Warnung vor alternativen Parameterisierungen elliptischer Integrale

  • #7146: Korrigieren des Docstrings von NearestNDInterpolator

  • #7148: DOC: special: Parameter, Rückgabewerte und Beispiele zum gamma-Docstring hinzufügen

  • #7152: MAINT: spatial: Zwei ungenutzte Variablen in ckdtree/src/distance.h entfernen

  • #7153: MAINT: special: Veraltete Variante von gammaln entfernen

  • #7154: MAINT: Korrigieren einiger Code, der C-Compiler-Warnungen generiert

  • #7155: DOC: linalg: Beispiele für solve_banded und solve_triangular hinzufügen

  • #7156: DOC: Korrigieren des Docstrings von NearestNDInterpolator

  • #7159: BUG: special: Vorzeichen der Ableitung korrigieren, wenn x < 0 in pbwa

  • #7161: MAINT: interpolate: Rbf.A-Array zu einer Eigenschaft machen

  • #7163: MAINT: special: NaN für ungenaue Bereiche von pbwa zurückgeben

  • #7165: ENH: optimize: Änderungen zur effizienteren BFGS-Implementierung.

  • #7166: BUG: Unendliche Schleife in optimize._lsq.trf_linear.py verhindern

  • #7173: BUG: sparse: NumPy-Matrix von _add_dense zurückgeben

  • #7179: DOC: Fehler im Docstring von sparse argmax korrigiert

  • #7180: MAINT: interpolate: Etwas Bereinigung in interpolate/src/_interpolate.cpp

  • #7182: Homogene Transformationen von Koordinaten in affine_transform zulassen

  • #7184: MAINT: Hack zum Ändern eines schreibgeschützten Attributs entfernen

  • #7185: ENH: Auswertung periodischer Splines hinzugefügt #6730

  • #7186: MAINT: PPoly: Fehlermeldungen bei falscher Form/Achse verbessern

  • #7187: DEP: interpolate: interpolate_wrapper deprecaten

  • #7198: DOC: linalg: Beispiele für solveh_banded und solve_toeplitz hinzufügen.

  • #7200: DOC: stats: Tutorial-Dokumentation für die generalisierte… hinzugefügt

  • #7208: DOC: Docstrings zu issparse/isspmatrix(_...) Methoden hinzugefügt und…

  • #7213: DOC: Beispiele zu circmean, circvar, circstd hinzugefügt

  • #7215: DOC: Beispiele zu scipy.sparse.linalg…. Docstrings hinzugefügt

  • #7223: DOC: special: Beispiele für expit und logit hinzufügen.

  • #7224: BUG: interpolate: Integer-Überlauf in fitpack.bispev korrigieren

  • #7225: DOC: Release Notes 1.0 für mehrere aktuelle PRs aktualisieren.

  • #7226: MAINT: Dokumentation und Code für Umzug der Mailingliste auf python.org aktualisieren

  • #7233: Beheben von Problem #7232: Maskieren von Ausnahmen bei der Auswertung der Zielfunktion nicht

  • #7234: MAINT: cluster: VQ/k-means-Code aufräumen

  • #7236: DOC: Tippfehler korrigiert

  • #7238: BUG: Korrigieren von Syntaxfehlern aufgrund eines Unicode-Zeichens in trustregion_exact.

  • #7243: DOC: Docstring in misc/pilutil.py aktualisieren

  • #7246: DEP: misc: Importierte Namen deprecaten

  • #7249: DOC: Beispiel für scipy.cluster.vq.kmeans hinzufügen

  • #7252: Beheben von 5231: Docs von factr, ftol synchron mit Code

  • #7254: ENH: Behandlung von SphericalVoronoi-Eingaben

  • #7256: Beheben von Problem #7255 - Kreisstatikfunktionen ergeben falsche…

  • #7263: CI: Python faulthandler verwenden, um das Aufspüren von Segmentierungsfehlern zu erleichtern

  • #7288: ENH: linalg: Funktion subspace_angles hinzufügen.

  • #7290: BUG: stats: Irreführende Warnungen in genextreme korrigieren.

  • #7292: ENH: optimize: Trust-Region-Methode trust-trlib hinzugefügt

  • #7296: DOC: stats: Beispiel zum Docstring von ttest_ind_from_stats hinzufügen.

  • #7297: DOC: signal: Beispiele für chirp() und sweep_poly() hinzugefügt.

  • #7299: DOC: Unterschied zwischen brent und fminbound verdeutlicht

  • #7305: if-Anweisungen und Konstruktoraufrufe in integrate._ode vereinfacht

  • #7309: PEP 518 konform.

  • #7313: REL: python_requires zu setup.py hinzugefügt, Python-Versionsprüfung korrigiert.

  • #7315: BUG: Fehler bei Laguerre- und Legendre-Polynomen behoben

  • #7320: DOC: Bedeutung von Flags in ode.integrate geklärt

  • #7333: DOC: Beispiele zu scipy.ndimage.gaussian_filter1d hinzugefügt

  • #7337: ENH: n-dimensionale DCT und IDCT zu fftpack hinzugefügt

  • #7353: _gels-Funktionen hinzugefügt

  • #7357: DOC: linalg: Beispiele zur svdvals-Dokumentationszeichenfolge hinzugefügt.

  • #7359: Sphinx-Version auf 1.5.5 aktualisiert

  • #7361: DOC: linalg: Einige "Siehe auch"-Links zwischen speziellen Matrizen hinzugefügt...

  • #7362: TST: Einige Fedora 25-Testfehler behoben.

  • #7363: DOC: linalg: Das Beispiel in der svd-Dokumentationszeichenfolge angepasst.

  • #7365: MAINT: refguide_check.py für Sphinx >= 1.5 korrigiert

  • #7367: BUG: odrpack: ungültige Schrittweitenprüfungen in d_lpkbls.f korrigiert

  • #7368: DOC: constants: Beispiele zur "find"-Dokumentationszeichenfolge hinzugefügt.

  • #7376: MAINT: Mathjax mit erstellten Dokumenten gebündelt

  • #7377: MAINT: optimize: Besserer Name für Trust-Region-Exact-Methode.

  • #7378: Wortlaut im Tutorial verbessert

  • #7383: KroghInterpolator.derivatives-Fehler bei komplexen Eingaben behoben

  • #7389: FIX: Mutable Window in resample_poly kopiert

  • #7390: DOC: optimize: Ein paar Anpassungen der Beispiele in curve_fit

  • #7391: DOC: Beispiele zu scipy.stats hinzugefügt

  • #7394: „Gewicht“ ist eigentlich Masse. Schläge und Slinches/Blobs zur Masse hinzugefügt

  • #7398: DOC: Tippfehler in optimize.{brenth,brentq} korrigiert

  • #7401: DOC: zeta akzeptiert nur reelle Eingaben

  • #7413: BUG: Fehlermeldungen in _minimize_trustregion_exact korrigiert

  • #7414: DOC: ndimage.distance_transform_bf-Dokumentationszeichenfolge korrigiert [ci skip]

  • #7415: DOC: schiefe Dokumentationszeichenfolge korrigiert [ci skip]

  • #7423: Binnummern mit korrekten Dimensionen erweitert

  • #7431: BUG: Erweitert scipy.stats.arcsine.pdf auf die Endpunkte 0 und 1 #7427

  • #7432: DOC: Beispiele zu scipy.cluster.hierarchy hinzugefügt

  • #7448: ENH: stats: Überlebensfunktion für Pareto implementiert.

  • #7454: FIX: np.assert_allclose durch importiertes assert_allclose ersetzt

  • #7460: TST: Korrigiert integrieren.ivp-Test, der auf 32-Bit-Python fehlschlägt.

  • #7461: Doc: Tutorial-Dokumentation für Stats-Verteilungen ksone hinzugefügt

  • #7463: DOC: Tippfehler korrigiert und nachgestellte Leerzeichen entfernt

  • #7465: Einige ndimage.interpolation-Endianness-Fehler behoben

  • #7468: Redundanz in interpolate.py gelöscht

  • #7470: „info“ in minpack_lmdif initialisiert

  • #7478: Zusätzliche Tests für smirnov/smirnovi-Funktionen hinzugefügt

  • #7479: MAINT: Aktualisierung für neue FutureWarning in numpy 1.13.0

  • #7480: DOC: Ausgabeform von dirichlet.mean() und… korrekt beschrieben

  • #7482: signal.lti: Veraltete systemübergreifende Eigenschaften entfernt

  • #7484: MAINT: Verwendung von np.asarray in ndimage bereinigt

  • #7485: ENH: beliebige Ordnung >=0 in ndimage.gaussian_filter unterstützt

  • #7486: ENH: Unterstützung für k!=0 für sparse.diagonal()

  • #7498: BUG: sparse: assumeSortedIndices-Option an scikit.umfpack übergeben

  • #7501: ENH: Optimale Blattordnung für Verknüpfungsmatrizen hinzugefügt

  • #7506: MAINT: Überlauf in Metropolis behoben, #7495

  • #7507: TST: Vollständiger Test-Suite beschleunigt durch weniger Auswertungspunkte in mpmath-Tests.

  • #7509: BUG: Fehler bei der Verwendung von python setup.py somecommand --force behoben.

  • #7511: Einige mit lgtm gefundene Warnungen behoben

  • #7514: Erklärung hinzugefügt, was die zurückgegebene Ganzzahl bedeutet.

  • #7516: BUG: Rundungsfehler in ndimage.uniform_filter1d behoben.

  • #7517: TST: Korrigiert signal.convolve-Test, der effektiv übersprungen wurde.

  • #7523: ENH: linalg: lstsq mit 0-geformten Arrays arbeiten lassen

  • #7525: TST: Bereinigung von Warnungen

  • #7626: DOC: Parameter in ndimage.interpolation-Funktionen sind nicht optional

  • #7527: MAINT: Fehlerbehandlung in NI_LineBuffer gekapselt.

  • #7528: MAINT: ndimage-Aliase für NPY_MAXDIMS entfernt.

  • #7529: MAINT: NI_(UN)LIKELY-Makros zugunsten von Numpy-Makros entfernt.

  • #7537: MAINT: Zugriffsfunktion für Numpy-Array-Interna verwendet

  • #7541: MAINT: Einige Verwendungen von Numarray-Typen in ndimage entfernt.

  • #7543: MAINT: Alle Verwendungen von NumarrayTypes in ni_fourier.c ersetzt

  • #7544: MAINT: Alle Verwendungen von NumarrayTypes in ni_interpolation.c ersetzt

  • #7545: MAINT: Alle Verwendungen von NumarrayTypes in ni_measure.c ersetzt

  • #7546: MAINT: Alle Verwendungen von NumarrayTypes in ni_morphology.c ersetzt

  • #7548: DOC: Hinweis in der README für Benchmarks hinzugefügt, wie man ohne Neuerstellung ausführt.

  • #7549: MAINT: NumarrayTypes losgeworden.

  • #7552: TST: Neue Warnungen -> Fehler auf OSX behoben

  • #7554: Superlu auf 5.2.1 aktualisiert + stdint.h-Problem auf MSVC behoben

  • #7556: MAINT: Einige Typen aus #7549 behoben + verschiedene Warnungen.

  • #7558: MAINT: Korrektes #define NO_IMPORT_ARRAY verwendet, nicht NO_ARRAY_IMPORT…

  • #7562: BUG: import_nose von numpy kopiert.

  • #7563: ENH: Erste Wasserstein- und Cramér-von-Mises-Statistiken hinzugefügt...

  • #7568: Testbereinigung

  • #7571: Testbereinigung Teil 2

  • #7572: Pytestifizierung

  • #7574: TST: Filter zum Ignorieren von Warnungen aus Stats entfernt

  • #7577: MAINT: Unbenutzter Code in ndimage/ni_measure.c und .h entfernt

  • #7578: TST: Filter zum Ignorieren von Warnungen aus Sparse entfernt, Warnungssatzung… bereinigt

  • #7581: BUG: Speicher von PyArray_IntpConverter korrekt freigegeben.

  • #7582: DOC: signal-Tutorial: Tippfehler in der Erklärung der Faltung

  • #7583: Verbleibende Filter zum Ignorieren von Warnungen entfernt

  • #7586: DOC: Hinweis in HACKING.rst hinzugefügt, wo Build-Dokumente zu finden sind.

  • #7587: DOC: Beispiele zu scipy.optimize hinzugefügt

  • #7594: TST: Tests für ndimage-Konverterfunktionen hinzugefügt.

  • #7596: Eine Plausibilitätsprüfung zu signal.savgol_filter hinzugefügt

  • #7599: _upfirdn_apply Stoppbedingungs-Bugfix

  • #7601: MAINT: special: sph_jn et al. entfernt

  • #7602: TST: Testfehler in gestutzten Statistiken-Tests mit numpy… behoben

  • #7605: Klarheit über die erforderliche Dimensionsreihenfolge geschaffen

  • #7606: MAINT: Unbenutzte Funktion NI_NormalizeType entfernt.

  • #7607: TST: osx zur Travis-Matrix hinzugefügt

  • #7608: DOC: HACKING-Leitfaden verbessert - Überprüfung von PRs als Beitrag erwähnt.

  • #7609: MAINT: Unnötiger Warnungsfilter durch Vermeidung unnötiger… entfernt

  • #7610: #7557 : Beispielcode in Periodogramm korrigiert

  • #7611: #7220 : TypeError beim Auslösen von ValueError für ungültige Form behoben

  • #7612: Yield-Tests in parametrisierte Pytest-Tests konvertiert

  • #7613: Distributor-Init-Datei hinzugefügt

  • #7614: Header korrigiert

  • #7615: BUG: sparse: Zuweisung mit nicht-kanonischem Sparse-Argument korrigiert

  • #7617: DOC: Digitale Filterfunktionen verdeutlicht

  • #7619: ENH: scipy.sparse.spmatrix.astype: Casting- und Copy-Parameter...

  • #7621: VODE/ZVODE/LSODE IDID-Rückgabecode für Benutzer zugänglich gemacht

  • #7622: MAINT: special: Veralteter Kommentar für ellpk entfernt

  • #7625: TST: Test für "ignore"-Warnungsfilter hinzugefügt

  • #7628: MAINT: Refactoring und Bereinigung von distance.py/.c/.h

  • #7629: DEP: args-Verwendung in xdist deprecariert

  • #7630: ENH: gewichtete Metriken

  • #7634: Nachfolge zu #6855

  • #7635: interpolate.splprep: Einige Fehlerfälle getestet, etwas bessere...

  • #7642: Beispiel zu interpolate.lagrange hinzugefügt

  • #7643: ENH: Wrapper für LAPACK <s,d>stev hinzugefügt

  • #7649: Behebung von #7636, PEP 519-Testabdeckung zu verbleibenden E/A-Funktionen hinzugefügt

  • #7650: DOC: signal: "Beispiele" zur Dokumentationszeichenfolge für sosfiltfilt hinzugefügt.

  • #7651: ccache-Nutzung auf Travis korrigiert + Versuch der Aktivierung auf OSX

  • #7653: DOC: Übergang von Beispielen von 2 nach 3. Schließt #7366

  • #7659: BENCH: optimize.BenchGlobal korrigiert. Schließt gh-7658.

  • #7662: CI: CI-Builds beschleunigt

  • #7664: ODR-Dokumentation aktualisiert

  • #7665: BUG: wolfe2 Zeilen-/Skalar-Suche verwendet nun amax-Parameter

  • #7671: MAINT: _lib/ccallback.h: PyCapsule_GetName gibt const char* zurück

  • #7672: TST: interpolate: Testen der Integration von periodischen B-Splines mit…

  • #7674: Testoptimierung

  • #7675: CI: refguide-check auf schnelleren Build verschieben

  • #7676: DOC: scipy-sphinx-theme aktualisieren, um copybutton.js zu beheben

  • #7678: Beachten Sie die Nullauffüllung der Ergebnisse von splrep und splprep

  • #7681: MAINT: _lib: Hinzufügen einer vom Benutzer überschreibbaren Ermittlung des verfügbaren Speichers

  • #7684: TST: linalg: Explizites Schließen geöffneter npz-Dateien

  • #7686: MAINT: Entfernen unnötiger Shebang-Zeilen und ausführbarer Bits

  • #7687: BUG: stats: Keine ungültigen Warnungen ausgeben, wenn Momente unendlich sind

  • #7690: ENH: Erlauben von int-ähnlichen Parametern in mehreren Routinen

  • #7691: DOC: Entfernen von nicht funktionierenden Quelllinks aus Dokumenten

  • #7694: Korrektur von ma.rray zu ma.array in der Funktion median_cihs

  • #7698: BUG: stats: Korrigieren des NaN-Ergebnisses von multivariate_normal.cdf (#7669)

  • #7703: DOC: special: Aktualisieren der Docstrings für nicht-zentrale F-Funktionen.

  • #7709: BLD: integrate: Vermeidung von Symbolkonflikten zwischen lsoda und vode

  • #7711: TST: _lib: test_parallel_threads so gestalten, dass es nicht fälschlicherweise fehlschlägt

  • #7712: TST: stats: Testtoleranz in TestMultivariateNormal.test_broadcasting erhöhen

  • #7715: MAINT: Veraltete Verwendung von numpy.issubdtype korrigieren

  • #7716: TST: integrate: Zeitmessungstests entfernen

  • #7717: MAINT: Korrektur eines Fehlers bei der Einbeziehung von mstats.winsorize

  • #7719: DOC: stats: Hinweis zu den Spezialfällen der rdist-Verteilung hinzufügen.

  • #7720: DOC: Beispiel und Mathematik zu stats.pearsonr hinzufügen

  • #7723: DOC: Referenz zur Mann-Whitney-U-Statistik hinzugefügt

  • #7727: BUG: special/cdflib: Umgang mit NaN und nicht-endlichen Eingaben

  • #7728: BLD: spatial: ckdtree Abhängigkeits-Headerliste korrigieren

  • #7732: BLD: Bento-Build für die Ergänzung von optimal_leaf_ordering aktualisieren

  • #7734: DOC: signal: Korrekturlesen und Hinzufügen von Beispielen zu den Kaiser-bezogenen…

  • #7736: BUG: Behebt #7735: Verhindert Ganzzahlüberlauf in verkettetem Index…

  • #7737: DOC: Umbenennen von indices/indptr für spatial.Delaunay vertex_neighbor_vertices

  • #7738: ENH: Beschleunigen der freqz-Berechnung

  • #7739: TST: ncfdtridfn-Fehler unter win32 ignorieren und bei Änderungen des FPU-Modus warnen

  • #7740: Überlauf im Anderson-Darling k-Stichprobentest beheben

  • #7742: TST: special: mpmath-Vergleichsbereich für expm1 einschränken

  • #7748: TST: stats: Keinen ungültigen alpha an np.random.dirichlet übergeben

  • #7749: BUG/DOC: optimize: Methode ist 'interior-point', nicht 'interior….

  • #7751: BUG: optimize: show_options('linprog', method='interior-point')…

  • #7753: ENH: Einfachere Syntax für FortranFile Lese-/Schreibvorgänge von gemischten Datensätzen

  • #7754: BLD: Hinzufügen der _lib._fpumode-Erweiterung zum Bento-Build.

  • #7756: DOC: Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen als Mathematik anzeigen

  • #7757: MAINT: Veraltete OS X Build-Skripte entfernen. Behebt pytest-Fehler.

  • #7758: MAINT: stats: PEP8, Zeilen umbrechen

  • #7760: DOC: Anweisungen zum Hinzufügen von Sonderfunktionen hinzufügen

  • #7761: DOC: Python-Version für Sphinx Makefile festlegbar machen

  • #7765: TST: Testabdeckung von mstats_extras.py korrigieren

  • #7767: DOC: Release Notes 1.0 aktualisieren.

  • #7768: DOC: Anmerkungen zur Veröffentlichung aktualisieren. Paver-Datei auch zu…

  • #7769: Hinzufügen der Funktionen _sf und _logsf für die Planck-Verteilung

  • #7770: DOC: Verrottete Links im Docstring von minres ersetzen

  • #7771: MAINT: f2py Build-Ausgabe bereinigen

  • #7773: DOC: optimize: Etwas Korrekturlesen der linprog-Dokumentation.

  • #7774: MAINT: rcond explizit für np.linalg.lstsq Aufrufe setzen

  • #7777: Verbliebene nose-Importe entfernen

  • #7780: ENH: LAPACK dsytrd wrappen

  • #7781: DOC: Link zu rfft

  • #7782: MAINT: pyx-Autogenerierung in cythonize ausführen & autogen-Dateien entfernen

  • #7783: FIX: Wn==1 in digitalen Filtern verbieten

  • #7790: Korrektur von Testfehlern, die durch gh-5910 eingeführt wurden

  • #7792: MAINT: Syntax in pyproject.toml korrigieren

  • #7809: ENH: sketches - Clarkson Woodruff Transform

  • #7810: ENH: Hinzufügen von eig(vals)_tridiagonal

  • #7811: BUG: stats: Warnungen in binned_statistics_dd korrigieren

  • #7814: ENH: signal: 'nyq'- und 'Hz'-Argumente durch 'fs' ersetzen.

  • #7820: DOC: Release Notes 1.0 und mailmap aktualisieren

  • #7823: BUG: Speicherleck in messagestream / qhull.pyx

  • #7830: DOC: linalg: Beispiel zum Docstring von lstsq hinzufügen.

  • #7835: ENH: Automatischer FIR-Ordnung für decimate

  • #7838: MAINT: stats: frechet_l und frechet_r veraltet erklären.

  • #7841: slsqp PEP8 Formatierungs-Korrekturen, Tippfehler etc.

  • #7843: ENH: Alle BLAS-Routinen wrappen

  • #7844: DOC: LICENSE.txt mit Lizenzen gebündelter Bibliotheken nach Bedarf aktualisieren.

  • #7851: ENH: Wrapper für ?GGLSE, ?(HE/SY)CON, ?SYTF2, ?(HE/SY)TRF hinzufügen

  • #7856: ENH: 'out'-Argument zu Xdist hinzugefügt

  • #7858: BUG: special/cdflib: Probleme mit fatalem Präzisionsverlust in cumfnc beheben

  • #7859: FIX: place_poles-Warnung im Eckfall unterdrücken

  • #7861: Dummy-Anweisung für undefiniertes WITH_THREAD

  • #7863: MAINT: Lizenztexte zu Binärverteilungen hinzufügen

  • #7866: DOC, MAINT: Links in der Doku korrigieren

  • #7867: DOC: Beschreibungen der PDFs in den Verteilungsdocstrings korrigieren.

  • #7869: DEP: misc.pilutil-Funktionen veraltet erklären

  • #7870: DEP: Veraltete Funktionen entfernen

  • #7872: TST: RuntimeWarning für stats.truncnorm-Test, der als… markiert ist, unterdrücken

  • #7874: TST: Test für optimize.linprog korrigieren, der intermittierend fehlschlägt.

  • #7875: TST: Zwei Integrationswarnungen in stats-Tests filtern.

  • #7876: GEN: Kommentare zu den Tests zur Klärung hinzufügen

  • #7891: ENH: #7879 nach 1.0.x zurückportieren

  • #7902: MAINT: signal: freqz-Handhabung von mehrdimensionalen Arrays an… anpassen.

  • #7905: REV: wminkowski wiederherstellen

  • #7908: FIX: Ungünstiges __del__ (close) Verhalten vermeiden

  • #7918: TST: Zwei optimize.linprog-Tests als xfail markieren. Siehe gh-7877.

  • #7929: MAINT: Standardwerte in sytf2, sytrf und hetrf auf klein ändern

  • #7939: Konstruktion des UMFpack-Solvers für win-amd64 korrigieren

  • #7948: DOC: Hinweis zum Überprüfen von Veralterungen vor dem Upgrade auf… hinzufügen

  • #7952: DOC: SciPy Roadmap für Release 1.0 und aktuelle Diskussionen aktualisieren.

  • #7960: BUG: optimize: Änderungen an bfgs in gh-7165 rückgängig machen

  • #7962: TST: Einen fehlschlagenden hyp2f1-Test als xfail markieren

  • #7973: BUG: Korrigiertes Keyword in 'info' in der Hilfsfunktion _get_mem_available

  • #8001: TST: Testfehler durch Matplotlib 2.1 Update beheben

  • #8010: BUG: signal: Absturz in lfilter beheben

  • #8019: MAINT: Testfehler mit NumPy master korrigieren