SciPy 1.2.3 Release Notes#

SciPy 1.2.3 ist eine Bugfix-Version ohne neue Funktionen im Vergleich zu 1.2.2. Sie ist Teil der Langzeitunterstützungs-Reihe (LTS) für Python 2.7.

Autoren#

  • Geordie McBain

  • Matt Haberland

  • David Hagen

  • Tyler Reddy

  • Pauli Virtanen

  • Eric Larson

  • Yu Feng

  • ananyashreyjain

  • Nikolay Mayorov

  • Evgeni Burovski

  • Warren Weckesser

Geschlossene Issues für 1.2.3#

  • #4915: Fehler in unique_roots in scipy.signal.signaltools.py für Wurzeln mit gleichem Betrag

  • #5546: ValueError wird ausgelöst, wenn scipy.sparse.linalg.expm ein Array größer als 200x200 erhält

  • #7117: Warnen der Benutzer bei Verwendung von float32-Eingabedaten für curve_fit und ähnliche Funktionen

  • #7906: Falsches Ergebnis von scipy.interpolate.UnivariateSpline.integral für Werte außerhalb des Bereichs

  • #9581: Kleinste-Quadrate-Minimierung schlägt stillschweigend fehl, wenn x- und y-Daten unterschiedliche Typen haben

  • #9901: lsoda erkennt steifes Problem nicht, wenn es von solve_ivp aufgerufen wird

  • #9988: Doc-Build mit Sphinx 2.0.0 defekt

  • #10303: BUG: optimize: linprog schlägt den Test LinprogSimplexBland::test_unbounded_below_no_presolve_corrected fehl

  • #10376: TST: Travis CI schlägt fehl (mit pytest 5.0 ?)

  • #10384: CircleCI Doc-Build schlägt bei neuen Warnungen fehl

  • #10535: TST: Fehler in CI für den Master-Branch

  • #11121: Aufrufe von scipy.interpolate.splprep erhöhen den RAM-Verbrauch.

  • #11198: BUG: sparse eigs (arpack) shift-invert verwirft den kleinsten Eigenwert für einige k

  • #11266: Datentyperkennung des Sparse-Matrix-Konstruktors ändert sich bei Numpy 1.18.0

Pull-Requests für 1.2.3#

  • #9992: MAINT: Sphinx Pin rückgängig machen

  • #10071: DOC: SuperLU Permutationsmatrizen rekonstruieren und SparseEfficiencyWarning vermeiden

  • #10076: BUG: optimize: curve_fit für gemischte float32/float64 Eingaben korrigieren

  • #10138: BUG: special: Ungültige Argumente für ellip_harm können Python abstürzen lassen.

  • #10306: BUG: optimize: Korrektur für 10303

  • #10309: BUG: `jac=None` direkt an `lsoda` übergeben

  • #10377: TST, MAINT: Anpassungen für pytest 5.0

  • #10379: BUG: sparse: Schreibschutz auf Vorwärtskompatibilität mit numpy>=1.17 setzen

  • #10426: MAINT: Fehler beim Doc-Build korrigieren

  • #10540: MAINT: Travis und Circle korrigieren

  • #10633: BUG: interpolate: integral(a, b) sollte null sein, wenn beide Grenzen außerhalb des Interpolationsbereichs liegen

  • #10833: BUG: subspace_angles für komplexe Werte korrigieren

  • #10882: BUG: sparse/arpack: falscher Code für komplexe hermitesche M korrigieren

  • #10906: BUG: sparse/linalg: expm für np.matrix Eingaben korrigieren

  • #10961: BUG: signal.unique_roots korrigieren

  • #11126: BUG: interpolate/fitpack: Speicherleck in splprep korrigieren

  • #11199: BUG: sparse.linalg: Fehler bei der Auswahl von unsymm. real shift-invert ARPACK Eigenwerten

  • #11269: Fix: Datentyperkennung des Sparse-Matrix-Konstruktors ändert sich bei Numpy 1.18.0