SciPy 1.6.0 Release Notes#

SciPy 1.6.0 ist der Höhepunkt von 6 Monaten harter Arbeit. Es enthält viele neue Funktionen, zahlreiche Fehlerbehebungen, verbesserte Testabdeckung und bessere Dokumentation. Es gab eine Reihe von Deprecations und API-Änderungen in dieser Version, die unten dokumentiert sind. Alle Benutzer werden ermutigt, auf diese Version zu aktualisieren, da es eine große Anzahl von Fehlerbehebungen und Optimierungen gibt. Vor dem Upgrade empfehlen wir den Benutzern, zu überprüfen, ob ihr eigener Code keine veralteten SciPy-Funktionalitäten verwendet (um dies zu tun, führen Sie Ihren Code mit python -Wd aus und überprüfen Sie auf DeprecationWarnings). Unsere Entwicklungsaufmerksamkeit wird sich nun auf Fehlerbehebungsreleases für den 1.6.x-Zweig und auf das Hinzufügen neuer Funktionen im Master-Zweig verlagern.

Diese Version erfordert Python 3.7+ und NumPy 1.16.5 oder neuer.

Für die Ausführung auf PyPy wird PyPy3 6.0+ benötigt.

Highlights dieser Version#

  • scipy.ndimage Verbesserungen: Fehlerbehebungen und Erweiterungen bei Grenzerweiterungsmodi für Interpolationsfunktionen. Unterstützung für komplexe Eingaben in vielen Filter- und Interpolationsfunktionen. Neue Option grid_mode für scipy.ndimage.zoom zur Ermöglichung von Ergebnissen, die mit rescale von scikit-image konsistent sind.

  • scipy.optimize.linprog verfügt über schnelle, neue Methoden für große, dünn besetzte Probleme aus der HiGHS-Bibliothek.

  • scipy.stats Verbesserungen einschließlich neuer Verteilungen, eines neuen Tests und Erweiterungen bestehender Verteilungen und Tests

Neue Funktionen#

scipy.special Verbesserungen#

scipy.special hat nun eine verbesserte Unterstützung für 64-Bit LAPACK-Backend

scipy.odr Verbesserungen#

scipy.odr hat nun Unterstützung für 64-Bit Integer BLAS

scipy.odr.ODR hat ein optionales Argument overwrite erhalten, so dass bestehende Dateien überschrieben werden können.

scipy.integrate Verbesserungen#

Einige Umbenennungen von Funktionen mit schlechten Namen wurden vorgenommen, wobei die alten Namen aus Kompatibilitätsgründen ohne Aufnahme in das Referenzhandbuch beibehalten wurden: - integrate.simps wurde in integrate.simpson umbenannt - integrate.trapz wurde in integrate.trapezoid umbenannt - integrate.cumtrapz wurde in integrate.cumulative_trapezoid umbenannt

scipy.cluster Verbesserungen#

scipy.cluster.hierarchy.DisjointSet wurde für inkrementelle Konnektivitätsabfragen hinzugefügt.

scipy.cluster.hierarchy.dendrogram Rückgabewert enthält nun auch Blatt-Farb-Informationen in leaves_color_list.

scipy.interpolate Verbesserungen#

scipy.interpolate.interp1d hat eine neue Methode nearest-up, ähnlich der bestehenden Methode nearest, rundet aber Halbganzzahlen auf statt ab.

scipy.io Verbesserungen#

Unterstützung für das Lesen von PCM-WAV-Dateien mit beliebiger Bittiefe von 1 bis 32 Bit, einschließlich der häufig angeforderten 24-Bit-Tiefe, wurde hinzugefügt.

scipy.linalg Verbesserungen#

Die neue Funktion scipy.linalg.matmul_toeplitz verwendet die FFT, um das Produkt einer Toeplitz-Matrix mit einer anderen Matrix zu berechnen.

scipy.linalg.sqrtm und scipy.linalg.logm haben Leistungsverbesserungen durch zusätzlichen Cython-Code.

Python LAPACK Wrapper wurden für pptrf, pptrs, ppsv, pptri und ppcon hinzugefügt.

scipy.linalg.norm und die svd-Funktionsfamilie werden nun nach Möglichkeit 64-Bit Integer-Backends verwenden.

scipy.ndimage Verbesserungen#

scipy.ndimage.convolve, scipy.ndimage.correlate und ihre 1D-Gegenstücke akzeptieren nun sowohl komplexwertige Bilder als auch/oder komplexwertige Filterkerne. Alle Faltungs-basierten Filter akzeptieren nun auch komplexwertige Eingaben (z. B. gaussian_filter, uniform_filter, etc.).

Mehrere Korrekturen und Erweiterungen der Randbehandlung wurden in die Interpolationsfunktionen von scipy.ndimage eingeführt (d. h. affine_transform, geometric_transform, map_coordinates, rotate, shift, zoom).

Ein neuer Randmodus, grid-wrap, wurde hinzugefügt, der Bilder periodisch umbricht, mit einer Periode, die der Form des Eingabebildgitters entspricht. Dies steht im Gegensatz zum bestehenden wrap-Modus, der eine Periode verwendet, die um eins kleiner ist als die ursprüngliche Signalextensität entlang jeder Dimension.

Ein langjähriger Fehler in der Randbedingung reflect wurde behoben und der Modus grid-mirror wurde als Synonym für reflect eingeführt.

Ein neuer Randmodus, grid-constant, ist nun verfügbar. Dieser ähnelt dem bestehenden constant-Modus von ndimage, jedoch wird die Interpolation weiterhin an Koordinatenwerten außerhalb des ursprünglichen Bildbereichs durchgeführt. Dieser grid-constant-Modus ist konsistent mit dem BORDER_CONSTANT-Modus von OpenCV und dem constant-Modus von scikit-image.

Die Spline-Vorfilterung (intern von ndimage-Interpolationsfunktionen verwendet, wenn order >= 2), unterstützt nun alle Randmodi anstatt immer auf Spiegelungsrandbedingungen zurückzugreifen. Die eigenständigen Funktionen spline_filter und spline_filter1d haben analytische Randbedingungen, die den Modi mirror, grid-wrap und reflect entsprechen.

scipy.ndimage Interpolationsfunktionen akzeptieren nun komplexwertige Eingaben. In diesem Fall wird die Interpolation unabhängig auf die Real- und Imaginärteile angewendet.

Die ndimage-Tutorials (https://docs.scipy.de/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html) wurden mit neuen Abbildungen aktualisiert, um das genaue Verhalten aller Interpolations-Randmodi besser zu verdeutlichen.

scipy.ndimage.zoom verfügt nun über eine Option grid_mode, die den Koordinatenmittelpunkt des ersten Pixels entlang einer Achse von 0 auf 0,5 ändert. Dies ermöglicht eine Größenänderung, die mit dem Verhalten der Funktionen resize und rescale von scikit-image (und cv2.resize von OpenCV) konsistent ist.

scipy.optimize Verbesserungen#

scipy.optimize.linprog verfügt über schnelle, neue Methoden für große, dünn besetzte Probleme aus der HiGHS C++-Bibliothek. method='highs-ds' verwendet eine hochperformante duale revidierte Simplex-Implementierung (HSOL), method='highs-ipm' verwendet eine Interior-Point-Methode mit Crossover und method='highs' wählt automatisch zwischen den beiden. Diese Methoden sind in der Regel viel schneller und übertreffen oft die Genauigkeit anderer linprog-Methoden, daher empfehlen wir, bei der Verwendung von linprog explizit einen dieser drei Methodenwerte anzugeben.

scipy.optimize.quadratic_assignment wurde für die ungefähre Lösung des quadratischen Zuweisungsproblems hinzugefügt.

scipy.optimize.linear_sum_assignment hat nun einen erheblich reduzierten Overhead für kleine Kostenmatrixgrößen

scipy.optimize.least_squares hat eine verbesserte Leistung, wenn der Benutzer die Jacobi-Matrix als dünn besetzte Jacobi-Matrix bereits im csr_matrix-Format bereitstellt

scipy.optimize.linprog hat nun ein Argument rr_method zur Angabe der für die Redundanzbehandlung verwendeten Methode, und eine neue Methode für diesen Zweck ist verfügbar, die auf dem interpolativen Zerlegungsansatz basiert.

scipy.signal Verbesserungen#

scipy.signal.gammatone wurde hinzugefügt, um FIR- oder IIR-Filter zu entwerfen, die das menschliche Hörsystem modellieren.

scipy.signal.iircomb wurde hinzugefügt, um IIR-Peaking/Notching-Kammfilter zu entwerfen, die eine Frequenz aus einem Signal verstärken/abschwächen können.

Die Leistung von scipy.signal.sosfilt wurde verbessert, um zuvor beobachtete Verlangsamungen zu vermeiden

scipy.signal.windows.taylor wurde hinzugefügt – die Taylor-Fensterfunktion wird häufig in der Radarsignalverarbeitung verwendet.

scipy.signal.gauss_spline unterstützt nun die Eingabe vom Typ list zur Konsistenz mit anderen verwandten SciPy-Funktionen

scipy.signal.correlation_lags wurde hinzugefügt, um die Berechnung des Lag-/Verschiebungsindex-Arrays für die 1D-Kreuzkorrelation zu ermöglichen.

scipy.sparse Verbesserungen#

Ein Löser für das Problem des minimalen Gewichts vollständigen Matching für bipartitäre Graphen, auch bekannt als das lineare Zuweisungsproblem, wurde in scipy.sparse.csgraph.min_weight_full_bipartite_matching hinzugefügt. Insbesondere bietet dies Funktionalität, die analog zu scipy.optimize.linear_sum_assignment ist, aber mit verbesserter Leistung für dünn besetzte Eingaben und der Fähigkeit, Eingaben zu handhaben, deren dichte Darstellungen nicht in den Speicher passen würden.

Die Zeitkomplexität von scipy.sparse.block_diag wurde dramatisch von quadratisch auf linear verbessert.

scipy.sparse.linalg Verbesserungen#

Die mitgelieferte Version von SuperLU wurde aktualisiert.

scipy.fft Verbesserungen#

Die mitgelieferte Bibliothek pocketfft unterstützt nun die Kompilierung mit ARM Neon Vektorerweiterungen und hat ein verbessertes Thread-Pool-Verhalten.

scipy.spatial Verbesserungen#

Die Python-Implementierung von KDTree wurde entfernt und KDTree wird nun auf der Grundlage von cKDTree implementiert. Sie können nun standardmäßig eine cKDTree-ähnliche Leistung erwarten. Dies bedeutet auch, dass sys.setrecursionlimit nicht mehr erhöht werden muss, wenn große Bäume abgefragt werden.

transform.Rotation wurde mit Unterstützung für Modifizierte Rodrigues-Parameter neben den bestehenden Rotationsdarstellungen aktualisiert (PR gh-12667).

scipy.spatial.transform.Rotation wurde teilweise cythonisiert, mit einigen beobachteten Leistungsverbesserungen.

scipy.spatial.distance.cdist hat eine verbesserte Leistung mit der minkowski-Metrik, insbesondere für p-Norm-Werte von 1 oder 2.

scipy.stats Verbesserungen#

Neue Verteilungen wurden zu scipy.stats hinzugefügt.

Die Methode fit wurde für mehrere Verteilungen überschrieben (laplace, pareto, rayleigh, invgauss, logistic, gumbel_l, gumbel_r); sie verwenden nun analytische, verteilungsspezifische Ergebnisse der Maximum-Likelihood-Schätzung für höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit als die generische (numerische Optimierungs-)Implementierung.

Der Einstichproben-Cramér-von-Mises-Test wurde als scipy.stats.cramervonmises hinzugefügt.

Eine Option zur Berechnung von einseitigen p-Werten wurde zu scipy.stats.ttest_1samp, scipy.stats.ttest_ind_from_stats, scipy.stats.ttest_ind und scipy.stats.ttest_rel hinzugefügt.

Die Funktion scipy.stats.kendalltau hat nun eine Option zur Berechnung von Kendall's Tau-c (auch bekannt als Stuart's Tau-c) und Unterstützung für exakte p-Wert-Berechnungen für Stichprobengrößen > 171 wurde hinzugefügt.

stats.trapz wurde in stats.trapezoid umbenannt, wobei der frühere Name aus Gründen der Abwärtskompatibilität als Alias beibehalten wurde.

Die Funktion scipy.stats.linregress enthält nun den Standardfehler des Achsenabschnitts in ihrem Rückgabewert.

Die Methoden _logpdf, _sf und _isf wurden zu scipy.stats.nakagami hinzugefügt; die Methoden _sf und _isf wurden ebenfalls zu scipy.stats.gumbel_r hinzugefügt.

Die sf Methode wurde zu scipy.stats.levy und scipy.stats.levy_l für verbesserte Präzision hinzugefügt.

scipy.stats.binned_statistic_dd Leistungsverbesserungen für die folgenden berechneten Statistiken: max, min, median und std.

Wir danken dem Chan-Zuckerberg Initiative Essential Open Source Software for Science Programm für die Unterstützung vieler dieser Verbesserungen an scipy.stats.

Veraltete Funktionen#

scipy.spatial Änderungen#

Der Aufruf von KDTree.query mit k=None zum Finden aller Nachbarn ist veraltet. Verwenden Sie stattdessen KDTree.query_ball_point.

distance.wminkowski wurde als veraltet markiert; verwenden Sie stattdessen distance.minkowski und übergeben Sie Gewichte mit dem Schlüsselwort w.

Abwärts inkompatible Änderungen#

scipy Änderungen#

Die Verwendung von scipy.fft als Alias für numpy.fft.fft wurde nach der Kennzeichnung als veraltet in SciPy 1.4.0 entfernt. Infolgedessen muss das Untermodul scipy.fft nun explizit importiert werden, im Einklang mit anderen SciPy-Unterpaketen.

scipy.interpolate Änderungen#

scipy.linalg Änderungen#

scipy.signal Änderungen#

Die Ausgaben von decimate, lfilter_zi, lfiltic, sos2tf und sosfilt_zi wurden geändert, um mit numpy.result_type ihrer Eingaben übereinzustimmen.

Die Fensterfunktion slepian wurde entfernt. Sie war seit SciPy 1.1 als veraltet markiert.

scipy.spatial Änderungen#

cKDTree.query gibt unter Windows nun 64-Bit- statt 32-Bit-Integer zurück, was das Verhalten plattformübergreifend konsistent macht (PR gh-12673).

scipy.stats Änderungen#

Die Verteilungen frechet_l und frechet_r wurden entfernt. Sie waren seit SciPy 1.0 als veraltet markiert.

Andere Änderungen#

setup_requires wurde aus setup.py entfernt. Dies bedeutet, dass Benutzer, die python setup.py install aufrufen, ohne numpy bereits installiert zu haben, nun einen Fehler erhalten, anstatt dass numpy für sie über easy_install installiert wird. Diese Installationsmethode war schon immer fragil und problematisch; Benutzern wird empfohlen, pip zu verwenden, wenn sie aus dem Quellcode installieren.

  • Ein Fehler in der Berechnung von accept_reject von scipy.optimize.dual_annealing wurde behoben, der dazu führte, dass Aufwärtssprünge weniger häufig akzeptiert wurden.

  • Die benötigte Zeit für das (De-)Serialisieren von scipy.stats.rv_continuous, scipy.stats.rv_discrete und scipy.stats.rv_frozen wurde signifikant reduziert (gh12550). Ererbende Unterklassen sollten beachten, dass __setstate__ beim Deserialisieren nicht mehr __init__ aufruft.

Autoren#

  • @endolith

  • @vkk800

  • aditya +

  • George Bateman +

  • Christoph Baumgarten

  • Peter Bell

  • Tobias Biester +

  • Keaton J. Burns +

  • Evgeni Burovski

  • Rüdiger Busche +

  • Matthias Bussonnier

  • Dominic C +

  • Corallus Caninus +

  • CJ Carey

  • Thomas A Caswell

  • chapochn +

  • Lucía Cheung

  • Zach Colbert +

  • Coloquinte +

  • Yannick Copin +

  • Devin Crowley +

  • Terry Davis +

  • Michaël Defferrard +

  • devonwp +

  • Didier +

  • divenex +

  • Thomas Duvernay +

  • Eoghan O’Connell +

  • Gökçen Eraslan

  • Kristian Eschenburg +

  • Ralf Gommers

  • Thomas Grainger +

  • GreatV +

  • Gregory Gundersen +

  • h-vetinari +

  • Matt Haberland

  • Mark Harfouche +

  • He He +

  • Alex Henrie

  • Chun-Ming Huang +

  • Martin James McHugh III +

  • Alex Izvorski +

  • Joey +

  • ST John +

  • Jonas Jonker +

  • Julius Bier Kirkegaard

  • Marcin Konowalczyk +

  • Konrad0

  • Sam Van Kooten +

  • Sergey Koposov +

  • Peter Mahler Larsen

  • Eric Larson

  • Antony Lee

  • Gregory R. Lee

  • Loïc Estève

  • Jean-Luc Margot +

  • MarkusKoebis +

  • Nikolay Mayorov

      1. McBain

  • Andrew McCluskey +

  • Nicholas McKibben

  • Sturla Molden

  • Denali Molitor +

  • Eric Moore

  • Shashaank N +

  • Prashanth Nadukandi +

  • nbelakovski +

  • Andrew Nelson

  • Nick +

  • Nikola Forró +

  • odidev

  • ofirr +

  • Sambit Panda

  • Dima Pasechnik

  • Tirth Patel +

  • Matti Picus

  • Paweł Redzyński +

  • Vladimir Philipenko +

  • Philipp Thölke +

  • Ilhan Polat

  • Eugene Prilepin +

  • Vladyslav Rachek

  • Ram Rachum +

  • Tyler Reddy

  • Martin Reinecke +

  • Simon Segerblom Rex +

  • Lucas Roberts

  • Benjamin Rowell +

  • Eli Rykoff +

  • Atsushi Sakai

  • Moritz Schulte +

  • Daniel B. Smith

  • Steve Smith +

  • Jan Soedingrekso +

  • Victor Stinner +

  • Jose Storopoli +

  • Diana Sukhoverkhova +

  • Søren Fuglede Jørgensen

  • taoky +

  • Mike Taves +

  • Ian Thomas +

  • Will Tirone +

  • Frank Torres +

  • Seth Troisi

  • Ronald van Elburg +

  • Hugo van Kemenade

  • Paul van Mulbregt

  • Saul Ivan Rivas Vega +

  • Pauli Virtanen

  • Jan Vleeshouwers

  • Samuel Wallan

  • Warren Weckesser

  • Ben West +

  • Eric Wieser

  • WillTirone +

  • Levi John Wolf +

  • Zhiqing Xiao

  • Rory Yorke +

  • Yun Wang (Maigo) +

  • Egor Zemlyanoy +

  • ZhihuiChen0903 +

  • Jacob Zhong +

Insgesamt 122 Personen trugen zu dieser Version bei. Personen mit einem „+“ neben ihren Namen trugen zum ersten Mal ein Patch bei. Diese Liste ist automatisch generiert und möglicherweise nicht vollständig.

Geschlossene Probleme für 1.6.0#

  • #1323: ndimage.shift zerstört Daten von Rändern (Trac #796)

  • #1892: Die Verwendung von rptfile= mit einer vorhandenen Datei führt zu einem Fortran-Laufzeit...

  • #1903: ndimage.rotate übersieht einige Werte (Trac #1378)

  • #1930: scipy.io.wavfile sollte 24-Bit-Signed-Wave lesen können (Trac...

  • #3158: Ungewöhnliches Casting-Verhalten von signal.filtfilt

  • #3203: interpolation.zoom falsche Ausgabe für bestimmte Fälle

  • #3645: BUG: stats: mstats.pearsonr-Berechnung ist falsch, wenn die Masken...

  • #3665: Rückgabe von Bunch-Objekten von Stats-Funktionen

  • #4922: unerwartete Null-Ausgabewerte von zoom

  • #5202: BUG: stats: Irreführende Warnungen von der pdf-Methode mehrerer...

  • #5223: Zoom gibt beim Verkleinern eines Teilarrays nicht die gleichen Werte zurück...

  • #5396: scipy.spatial.distance.pdist Dokumentationsfehler

  • #5489: ValueError: failed to create intent(cache|hide)|optional array–...

  • #6096: loadmat verwirft dtype von leeren Arrays bei squeeze_me=True

  • #6713: scipy.ndimage.zoom gibt Artefakte und Ränder in einigen Fällen zurück

  • #7125: Unmöglichkeit, die Anzahl der Dimensionen in der C-Funktion zu kennen, die von...

  • #7324: scipy.ndimage.zoom schlechte Interpolation beim Downsampling (zoom...

  • #8131: BUG: geometric_transform wrap mode möglicher Fehler

  • #8163: LSMR schlägt bei einigen Zufallswerten fehl, wenn ein x0 bereitgestellt wird

  • #8210: Warum sollte ich order > 1 für scipy.ndimage.zoom wählen?

  • #8465: Unerwartetes Verhalten mit dem Reflektormodus von ndimage.rotate

  • #8776: cdist-Verhalten mit Minkowsky und np.inf

  • #9168: Dokumentation von pearson3 in scipy.stats unklar

  • #9223: Schnellere Implementierung von scipy.sparse.block_diag

  • #9476: Ungültiger Index in signal.medfilt2d’s QUICK_SELECT

  • #9857: scipy.odr.Output.sd_beta ist kein Standardfehler

  • #9865: Seltsames Verhalten von `ndimage.shift` und `ndimage.affine_transform`

  • #10042: Berücksichtigung der multivariaten Student-t-Verteilung?

  • #10134: gausshyper-Verteilung akzeptiert ungültige Parameter

  • #10179: str+bytes Verkettungsfehler in test_lapack.py

  • #10216: cKDTree.query_ball_point Geschwindigkeitsregression

  • #10463: ENH: Vektorisieren von scipy.fft für mehr CPU-Architekturen

  • #10593: Umbenennung der ndimage-Funktion `sum`

  • #10595: scipy.stats.ttest_1samp sollte die alternative Hypothese unterstützen

  • #10610: ndimage.interpolation.spline_filter1d Standardwert des Modus

  • #10620: ndimage.interpolation.zoom() Option zur Arbeit wie skimage.transform.resize()

  • #10711: Fehler bei der Ausrichtung von Array-Formen in scipy.optimize._lsq.lsq_linear.py

  • #10782: BUG: optimize: Methoden unbekannt für `scipy.optimize.show_options`

  • #10892: Möglicher Tippfehler in einer Gleichung von optimize/dual_annealing

  • #11020: signal.fftconvolve gibt ein Tupel einschließlich Lag-Informationen zurück

  • #11093: scipy.interpolate.interp1d kann datetime64 nicht verarbeiten

  • #11170: Verwenden Sie manylinux2014, um Unterstützung für aarch64/ppc64le zu erhalten

  • #11186: BUG: stats: pearson3 CDF und SF-Funktionen falsch, wenn skew...

  • #11366: DeprecationWarning wegen ungültiger Escape-Sequenzen

  • #11403: Optimize löst „ValueError: `x0` violates bound constraints“ aus...

  • #11558: ENH: IIR-Kammfilter

  • #11559: BUG: iirdesign schlägt nicht fehl für Frequenzen über Nyquist

  • #11567: scipy.signal.iirdesign prüft nicht die Konsistenz von wp und ws...

  • #11654: ENH: Negative binomial distribution hinzufügen

  • #11720: BUG: stats: median_absolute_deviation falsche Form für Arrays...

  • #11746: BUG: stats: pearson3 gibt Arrays der Größe 1 zurück, wo andere Verteilungen...

  • #11756: Spline-Dokumentation und Code verbessern und korrigieren

  • #11758: BUG: scipy.interpolate.CubicSpline bei gesetztem `bc_type`...

  • #11925: MAINT: Zeichencodierungsprüfung in CI entfernen?

  • #11963: Testfehler - TestLinprogIPSparseCholmod

  • #12102: falscher erster Moment der nicht-zentralen t-Verteilung

  • #12113: scipy.stats.poisson Doku für rate = 0

  • #12152: ENH: signal.gauss_spline sollte eine Liste akzeptieren

  • #12157: BUG: Initialisierung des Iterationsindexes ist falsch in scipy.optimize.linesearch.scalar_search_wolfe2

  • #12162: Speichern eines Rotation-Objekts in einem NumPy-Array gibt ein Array zurück, das...

  • #12176: Kann den Slice eines von `wavfile.read` zurückgegebenen Arrays nicht ändern

  • #12190: Blattfarben aus Dendrogramm abrufen

  • #12196: PERF: scipy.linalg.pinv ist sehr langsam im Vergleich zu numpy.linalg.pinv

  • #12222: Interpolation kategorialer Daten (interp1d)

  • #12231: Ist der p-Wert des Kruskal-Wallis-Tests zweiseitig?

  • #12249: ENH: least_squares: sollte csr_matrix nicht neu instanziieren, wenn sie bereits...

  • #12264: DOC: optimize: methodenspezifische Funktionssignatur von linprog

  • #12290: DOC: Convex Hull Flächen sind tatsächlich Umfänge für 2-dimensionale...

  • #12308: integrate.solve_ivp mit DOP853-Methode schlägt fehl, wenn yDot = 0

  • #12326: BUG: stats.exponnorm.pdf gibt 0 für kleines K zurück

  • #12337: scipy.sparse.linalg.eigsh Dokumentation ist irreführend

  • #12339: scipy.io.wavfile.write Dokumentation hat falsches Beispiel

  • #12340: sparse.lil_matrix.tocsr() schlägt stillschweigend bei Matrizen mit nzn... fehl

  • #12350: Erstellen einer 2-Parameter-Version der Gamma-Verteilung

  • #12369: scipy.signal.correlate hat einen Fehler in der Dokumentation, Beispiele...

  • #12373: interp1d gibt falsche Werte für Schrittfunktionen zurück

  • #12378: interpolate.NearestNDInterpolator.__call__ & LinearNDInterpolator.__call__...

  • #12411: scipy.stats.spearmanr behandelt NaN-Variablen mit „propogate“ falsch

  • #12413: DOC: Entfernen Sie den Abschnitt „Grundlegende Funktionen“ aus dem SciPy-Tutorial.

  • #12415: scipy.stats.dirichlet Dokumentationsproblem

  • #12419: least_squares ValueError mit der Methode ‚lm‘ – Regression von 1.4.1...

  • #12431: Anforderung eines Python-Wrappers für LAPACK’s ?pptrf (Cholesky-Faktorisierung...

  • #12458: spearmanr mit gesamten NaN-Spalten erzeugt Fehler

  • #12477: WIP: Hinzufügen von MLE für stats.invgauss/wald

  • #12483: Lesen von .wav schlägt fehl, wenn die Datei zu groß ist unter python 3.6.0

  • #12490: BUG: stats: logistic und genlogistic logpdf Overflow bei großen...

  • #12499: LinearNDInterpolator löst ValueError aus, wenn der Wert-Array writeable=False hat...

  • #12523: Falscher Schlüssel in __odrpack.c

  • #12547: Tippfehler in scipy/cluster/_hierarchy.pyx

  • #12549: DOC: Rückgabetyp von least_squares ist schlecht formatiert.

  • #12578: TST: test_bounds_infeasible_2 schlägt auf wheels repo cron jobs fehl

  • #12585: ENH: Multivariate Hypergeometrische Verteilung hinzufügen

  • #12604: unintuitiver Konvertierung in `scipy.constants.lambda2nu`

  • #12606: DOC: Ungültige Syntax im Beispiel.

  • #12665: Liste möglicher Fehler, die durch automatisierte Codeanalyse gefunden wurden

  • #12696: scipy.optimize.fminbound, numpy Deprecation Warning Erstellt...

  • #12699: TestProjections.test_iterative_refinements_dense schlägt fehl

  • #12701: TestDifferentialEvolutionSolver::test_L4 schlägt fehl

  • #12719: Irreführende scipy.signal.get_window() Docstring mit ‚exponential‘...

  • #12740: circstd behandelt R = hypot(S, C) > 1 nicht

  • #12749: ENH: interp1d Matlab-Kompatibilität

  • #12773: Meta-Issue: ndimage Spline Randbehandlung (NumFOCUS Proposal)

  • #12813: optimize.root(method=“krylov”) schlägt fehl, wenn options[“tol_norm”] erwartet...

  • #12815: stats.zscore inkonsistentes Verhalten, wenn alle Werte gleich sind

  • #12840: scipy.signal.windows.dpss Docstring Tippfehler

  • #12874: Rotation.random vs stats.special_ortho_group

  • #12881: FFT - Dokumentation - Beispiele - Linspace-Konstruktion

  • #12904: BUG: Parsing in loadarff()

  • #12917: GitHub Actions Nacht-Build auf Forks ausgelöst

  • #12919: BUG: Numerische Präzision, gammaln in nct.mean verwenden

  • #12924: Umbenennung von Sample-basierten Integrationsmethoden gemäß Code of...

  • #12940: Sollte das Minimum-NumPy für AIX auf 1.16.5 erhöht werden?

  • #12951: Möglicher Tippfehler in scipy.stats.weightedtau

  • #12952: [Dokumentationsfrage] Wäre es präziser, anzugeben...

  • #12970: Dokumentation stellt zweiter Ordnungsabschnitte als die richtige Wahl dar...

  • #12982: Berechnung des Standardfehlers des Achsenabschnitts in linregress

  • #12985: Möglicher falscher Link in scipy.stats.wilcoxon Doku

  • #12991: least_squares kaputt mit float32

  • #13001: `OptimizeResult.message` von `L-BFGS-B` ist ein Bytes, nicht...

  • #13030: BUG: lint_diff.py schlägt immer noch für Backport-PRs fehl

  • #13077: CI: Codecov richtige Patch-Diffs

  • #13085: Build schlägt auf dem Hauptbranch nach dem Merge des HiGHS-Solvers fehl

  • #13088: BLD, BUG: Wheel-Builds schlagen mit HiGHS/optimize fehl

  • #13099: Falsches Ausgabeformat für leere sparse Ergebnisse von kron

  • #13108: TST, CI: GitHub Actions MacOS schlägt fehl

  • #13111: BUG, DOC: refguide-Prüfung schlägt fehl

  • #13127: ODR-Ausgabedateischreibung in Conda-Umgebung mit Systemcompilern defekt

  • #13134: FromTravis Migrations-Tracker

  • #13140: BUG: signal: `ss2tf` kürzt die Ausgabe fälschlicherweise auf Integer.

  • #13179: CI: lint schlägt wegen Ausgabe nach stderr fehl

  • #13182: Schlüssel erscheint zweimal in `test_optimize.test_show_options`

  • #13191: `scipy.linalg.lapack.dgesjv` überschreibt ursprüngliche Arrays, wenn...

  • #13207: TST: Zufälliger Testfehler in test_cossin_separate

  • #13221: BUG: pavement.py Glitch

  • #13239: Segmentierungsfehler mit `eigh(…, driver=“evx”)` für 10x10...

  • #13248: ndimage: unsachgemäße cval-Behandlung für komplexwertige Eingaben

Pull Requests für 1.6.0#

  • #8032: ENH: Taylor-Fenster hinzufügen, üblich in der Radartechnik

  • #8779: CI: Benchmarks ausführen

  • #9361: ENH: Kendall’s tau-a und tau-c Varianten zu scipy.stats.kendalltau() hinzufügen

  • #11068: ENH: Fügt correlation_lags Funktion zu scipy.signal hinzu

  • #11119: ENH: Cramer-von-Mises (Ein-Stichproben-)Test zu scipy.stats hinzufügen

  • #11249: ENH: optimize: interpolative Dekompositions-Redundanzentfernung...

  • #11346: ENH: Schnelle Toeplitz-Matrixmultiplikation mit FFT hinzufügen

  • #11413: ENH: Multivariate t-Verteilung (veraltet)

  • #11563: ENH: exakter p-Wert in stats.kendalltau() für Stichprobengrößen > 171

  • #11691: ENH: Hinzufügen eines Stapels von Umkehrfunktionen zu linprog

  • #12043: ENH: optimize: Hinzufügen von HiGHS-Methoden zu linprog - fortgesetzt

  • #12061: Parameterkonsistenz in signal.iirdesign prüfen

  • #12067: MAINT: Aufräumen von OLDAPI in ndimage/src/_ctest.c

  • #12069: DOC: Hinzufügen von Entwicklerrichtlinien für die Implementierung der nan_policy...

  • #12077: MAINT: Überprüfung des malloc-Rückgabewerts für Cython

  • #12080: MAINT: suppress_warnings entfernen

  • #12085: ENH: special: ILP64 Lapack unterstützen

  • #12086: MAINT: PyMODINIT_FUNC bereinigen, das während 2to3 verwendet wurde

  • #12097: ENH: stats: stats.rayleigh.fit mit analytischem MLE überschreiben

  • #12112: DOC: Docstring von integrate.nquad verbessern

  • #12125: TST: Test für stats.gmean mit negativen Eingaben hinzufügen

  • #12139: TST: Reduzieren der Instabilität im lsmr-Test

  • #12142: DOC: Hinweis in der Poisson-Verteilung hinzufügen, wenn mu=0 und k=0 in...

  • #12144: DOC: ndimage.morphology.distance_transform* aktualisieren

  • #12154: ENH: scipy.signal: Listen in gauss_spline erlauben

  • #12170: ENH: scipy.stats: Negative Hypergeometrische Verteilung hinzufügen

  • #12177: MAINT: Eingabezeile korrekt zu ValueError hinzufügen

  • #12183: ENH: Verwenden Sie fromfile, wo immer möglich

  • #12186: MAINT: Tests in SphericalVoronoi verallgemeinern

  • #12198: TST: str + bytes Fehler beheben

  • #12199: ENH: Verhalten von np.result_type in einigen scipy.signal-Funktionen anpassen

  • #12200: ENH: FIR- und IIR-Gammatonfilter zu scipy.signal hinzufügen

  • #12204: ENH: Argument „overwrite“ für odr.ODR() und dessen Test hinzufügen.

  • #12206: MAINT:lstsq: Auf transponiertes Problem umschalten, wenn das Array hoch ist

  • #12208: Fehlerbehebungen und Wartung für wavfile

  • #12214: DOC: Docstring von „sd_beta“ von odr.Output korrigieren.

  • #12234: MAINT: Division-by-Zero-Warnungen in scipy.optimize BFGS verhindern…

  • #12235: REL: Version auf 1.6.0.dev0 setzen

  • #12237: BUG: Abbruchbedingung für QUICK_SELECT-Pivot korrigieren

  • #12242: ENH: ndimage.sum in ndimage.sum_labels umbenennen (sum als Alias beibehalten)

  • #12243: EHN: SuperLU aktualisieren

  • #12244: MAINT: stats: irreführende Warnungen in ncx2.pdf vermeiden

  • #12245: DOC: Falscher Standardwert für mode in scipy.ndimage.spline_filter1d korrigiert

  • #12248: MAINT: pavement.py aufräumen

  • #12250: ENH: csr_matrix() durch tocsr() ersetzen und Docstring ergänzen

  • #12253: TST, CI: Codecov-Patch-Diffs aktivieren

  • #12259: MAINT: Duplizierten Test für Importzyklen entfernen

  • #12263: ENH: LocalSearchWrapper-Grenzen umbenennen

  • #12265: BUG optimize: np.matrix in lsq_linear akzeptieren

  • #12266: BUG: Klammerfehler in der dualen Annealing-Akzeptanz-Berechnung korrigieren

  • #12269: MAINT: Nicht übereinstimmende Formen in Fehlermeldungen aufgenommen.

  • #12279: MAINT: „__array__“ und Array-Protokolle können nicht in Sparse verwendet werden.

  • #12281: DOC: Wheel-DL-Dokumentation aktualisieren

  • #12283: ENH: odr: ILP64 Blas-Unterstützung in ODR

  • #12284: ENH: linalg: Unterstützung für ILP64 BLAS/LAPACK in F2py-Wrappern

  • #12286: ENH: Cythonisierung von scipy.spatial.transform.Rotation

  • #12287: ENH: WAVs mit beliebiger Bittiefe (einschließlich 24 Bit) lesen

  • #12292: BLD: Musl-Kompilierung korrigieren

  • #12293: MAINT: DeprecationWarning in validate_runtests_log.py korrigieren.

  • #12296: DOC: Fläche/Volumen in den Docstrings von scipy.spatial.ConvexHull verdeutlichen

  • #12302: CI: Travis-Builds auf Master ausführen, um den Cache aktuell zu halten

  • #12305: TST: Druckanweisungen in Tests aufräumen

  • #12323: ENH: Eine Bunch-ähnliche Klasse als abwärtskompatible Ergänzung hinzufügen…

  • #12324: BUG: io: Fehler beheben, der beim Versuch auftritt, einen Fehler auszulösen…

  • #12327: DOC: Docstrings von „query_ball_tree“ und „query_pairs“ verdeutlichen

  • #12334: PERF: Konstanten Zeitaufwand für cKDTree.query_ball_point durch Cython-Overhead verbessern

  • #12338: DOC: Konsistenz und Klarheit der Dokumentation in linalg und sparse/linalg verbessern

  • #12341: DOC: Beispiele für KDTree query_ball_tree und query_pairs hinzufügen

  • #12343: DOC: Beispiele für special.eval_legendre() hinzufügen

  • #12349: BUG: Überlauf bei sum() für 32-Bit-Systeme vermeiden

  • #12351: DOC: Beispiel wavfile zu 16 Bit korrigieren

  • #12352: [BUG] 0/0-Division bei DOP853-Fehlerschätzung berücksichtigen

  • #12353: Ausnahmegründe in vq.py korrigieren

  • #12354: MAINT: Unnötigen void*-Cast in setlist.pxd aufräumen

  • #12355: TST: Hack für alten win-amd64-Bug entfernen

  • #12356: ENH: Schnellere Implementierung von scipy.sparse.block_diag (#9411…

  • #12357: MAINT,TST: scipy/special/utils/convert.py aktualisieren und ausführen

  • #12358: TST: mstat.skewtest pvalue überprüfen

  • #12359: TST: Sparse-Matrix-Test mit int64 indptr und Indizes

  • #12363: DOC: ref. in CloughTocher2DInterpolator

  • #12364: DOC: Beispiele für sparse_distance_matrix und count_neighbors

  • #12371: MAINT, CI: auf neuestes stabiles OpenBLAS hochstufen

  • #12372: MAINT: Tests für (c)KDTree kleiner aufräumen

  • #12374: DEP: distance.wminkowski deprecaten

  • #12375: ENH: Schnellen Pfad für Minkowski-Distanz mit p=1,2 hinzufügen und Unterstützung…

  • #12376: Ausnahmegründe im größten Teil der Codebasis korrigieren

  • #12377: DOC: Schnelle Korrektur – fügt Zeilenumbruch zum Docstring von correlation_lags Examples hinzu…

  • #12381: BENCH: obsoletes goal_time-Parametern entfernen

  • #12382: ENH: KDTree durch einen dünnen Wrapper um cKDTree ersetzen

  • #12385: DOC: Docstrings von interpolate.NearestNDInterpolator.__call__… verbessern

  • #12387: DOC/STY: Beispiel zu scipy.signal.correlate hinzufügen

  • #12393: CI: Vorhandene Prüfung auf Nicht-ASCII-Zeichen durch… ersetzen

  • #12394: CI: Arm64 Numpy jetzt verfügbar

  • #12395: ENH: Leistung von stats.binned_statistic_dd verbessern

  • #12396: DOC, MAINT: 1.5.0 Release Notes nach vorne portieren

  • #12398: API: len() und Indizierung von Rotation-Instanzen mit einzelnen…

  • #12399: MAINT: Einige Unicode-Strich-ähnliche Zeichen durch einen ASCII-Bindestrich ersetzen.

  • #12402: .mailmap aktualisieren

  • #12404: MAINT: io: Kommentar zu test_mio.py auf utf-8 ändern.

  • #12416: CI: Mingw, Azure-Pipelines cachen

  • #12427: BUG: Logikfehler bei Schleifenentfaltung (cKDTree)

  • #12432: DOC: Abschnitt „Grundlegende Funktionen“ aus dem SciPy-Tutorial entfernen.

  • #12434: ENH:linalg: LAPACK-Wrapper pptrf/pptrs/ppsv/pptri/ppcon hinzufügen

  • #12435: DOC: Simplex-Mathematik für die Dokumentation von scipy.stats.dirichlet korrigieren

  • #12439: DOC: Zusammenfassung der API-Methoden für NdPPoly hinzufügen

  • #12443: BUG: stats: Berechnung von exponnorm.pdf verbessern

  • #12448: DOC: stats: „Beispiele“ zum Ansari-Docstring hinzufügen.

  • #12450: ENH: leaves_color_list für das Dictionary von cluster.dendrogram hinzufügen.

  • #12451: MAINT: „blacklist“-Terminologie aus der Codebasis entfernen

  • #12452: DOC: Bedeutung der Weißung für cluster.vq.whiten() verdeutlichen

  • #12455: MAINT: Klarere Fehlermeldung in setup.py

  • #12457: ENH: stats: stats.pareto.fit mit analytischem MLE überschreiben

  • #12460: Prüfen, ob eine Spalte in Spearman Rho vollständig NaN oder Inf ist

  • #12463: DOC: Docstrings von *Spline in fitpack2.py verbessern und aufräumen

  • #12474: ENH: linalg: Beschleunigung von _sqrtm_triu durch Verschieben der engen Schleife nach Cython

  • #12476: ENH: IIR-Kammfilter zu scipy.signal hinzufügen

  • #12484: Dokumentation für minimize korrigieren

  • #12486: DOC: Hinweis in Poisson-Verteilung hinzufügen, wenn mu=0 und k=0 in…

  • #12491: MAINT: Release Notes von 1.5.1 nach vorne portieren

  • #12508: Ausnahmegründe in der gesamten Codebasis korrigieren

  • #12514: ENH: stats: stats.invgauss.fit mit analytischem MLE überschreiben

  • #12519: PERF: np.zeros vermeiden, wenn eine benutzerdefinierte Initialisierung ohnehin erforderlich ist

  • #12520: DOC: Umbenennung von RST-Abschnitten.

  • #12521: MAINT: Unbenutzte Importe entfernen

  • #12522: PERF: Unnötige Allokation in VarReader5.cread_fieldnames entfernen

  • #12524: DOC: special: Axes3D-Rechteck setzen, um das Beschneiden von Beschriftungen in Diagrammen zu vermeiden.

  • #12525: Große Sparse NNZ korrigieren

  • #12526: DOC: Doppelte Abschnitte und zu lange Unterstreichungen des Headers entfernen.

  • #12527: Fehlermeldung bei falschem Interpolationstyp verbessern

  • #12530: Redundante Logik aus der Schleife verschieben, um eine bedingte Beschleunigung in…

  • #12532: ENH: norm={„forward“, „backward“} zu `scipy.fft` hinzufügen

  • #12535: MAINT: Sphinx-deprecated Aliases für SeeAlso und Only vermeiden

  • #12540: BUG: Schlüssel-Bug von odr.output.work_ind korrigieren und dessen Test hinzufügen.

  • #12541: ENH: Solver für minimale Gewichts-vollständige bipartitive Zuordnung hinzufügen

  • #12550: PERF: Pickling-Geschwindigkeit von rv*

  • #12551: DOC: Tippfehler in cluster/_hierarchy.pyx korrigieren

  • #12552: CI: Travis-Pip-Installationen aufräumen

  • #12556: BUG: Problem mit Scipy.integrate.solve_bvp bei großen Problemen beheben

  • #12557: MAINT: Externe Vorlagen verwenden, um die Kompilierungszeit von Sparsetools zu verbessern

  • #12558: MAINT: Hack entfernen, um scipy.fft wie eine Funktion agieren zu lassen

  • #12563: MAINT: Unbenutztes mu0 in special/orthogonal.py entfernen

  • #12564: DOC: Rückgabetyp-Docstring für least_squares korrigieren

  • #12565: DOC: stats: Auf Anfrage zum Kruskal-Wallis-Test antworten, der…

  • #12566: BUG: Interpolation: stabile Sortierung verwenden

  • #12568: Dokumentation für as_quat aktualisiert

  • #12571: DEP: Deprecated slepian window entfernen

  • #12573: DEP: frechet_l und frechet_r entfernen

  • #12575: BUG: stats: multinomial.pmf NaNs beheben, wenn Parameter sum > 1

  • #12576: MAINT: Warnung von LSQSphereBivariateSpline entfernen

  • #12582: ENH: Multivariate t-Verteilung

  • #12587: ENH: rvs von gengamma in scipy.stats beschleunigen

  • #12588: DOC: Beispiele und SeeAlso-Abschnitte für LinearNDInterpolator, … hinzufügen

  • #12597: ENH: Einseitige p-Werte zu t-Tests hinzufügen

  • #12599: Kleine Aktualisierung des SciPy-FFT-Tutorials

  • #12600: ENH: Disjoint-Set-Datenstruktur

  • #12602: BUG: const für schreibgeschützte Ansichten in interpnd.pyx hinzufügen

  • #12605: BUG: korrekte Verwendung von np.asanyarray in `scipy.constants.lambda2nu`

  • #12610: MAINT: Release Notes von 1.5.2 nach vorne portieren

  • #12612: MAINT: stats: Explizite Schlüsselwortparameter anstelle von `**kwds` verwenden.

  • #12616: DOC: Docstring explizit machen, dass interpolate.interp1d nur…

  • #12618: DOC: Kleine Formatierungsänderungen.

  • #12640: MAINT: stats: Korrektur von Problemen mit den Docs von scipy.stats.pearson3, Moment, …

  • #12647: TST: Boost-Testdaten für ellipr[cdfgj]_data hinzufügen

  • #12648: DOC: special/utils/README mit Anweisungen aktualisieren

  • #12649: DOC: Pip-Schnellstartanleitung vereinfacht

  • #12650: DOC: stats: Boxcox-Docstring korrigieren: lambda kann negativ sein.

  • #12655: DOC: Mitglieder des Lenkungsausschusses in den Governance-Dokumenten aktualisieren

  • #12659: rv_sample-Erwartungsfehler

  • #12663: DOC: Versuch, die methodenspezifische Dokumentation von optimize.linprog zu korrigieren

  • #12664: BUG: stats: logpdf mit großen negativen Werten für logistisch… korrigieren

  • #12666: MAINT: Korrekturen aus der statischen Analyse

  • #12667: ENH: Modifizierte Rodrigues-Parameter zur Rotation-Klasse hinzufügen

  • #12670: DOC: Dokumentation für die Gamma-Verteilung aktualisieren

  • #12673: API: cKDTree n_jobs-Argument bedingungslos auf workers umbenennen

  • #12677: MAINT: Autogenerierter Hinweis zu ufuncs.pyi hinzufügen

  • #12682: MAINT: _util._valarray entfernen

  • #12688: MAINT: f2py-generierte scipy.integrate-Dateien zu .gitignore hinzufügen

  • #12689: BENCH: Benchmark-Setup vereinfachen, benchmarks/run.py entfernen

  • #12694: scipy/stats: Laplace_asymmetric kontinuierliche Verteilung hinzufügen

  • #12695: DOC: Ubuntu-Schnellstart aktualisieren; Conda-Compiler funktionieren jetzt!

  • #12698: MAINT: np.max durch np.maximum ersetzen

  • #12700: TST: Testpräzision für den Test mit eingeschränkter Vertrauensregion erhöhen

  • #12702: TST: Testtoleranz für `DifferentialEvolutionSolver.test_L4` erhöhen

  • #12703: BUG: Eingabevalidierung für sepfir2d verbessern

  • #12708: MAINT: Tippfehler in scipy.sparse korrigieren

  • #12709: BUG: bvls kann katastrophal konvergieren

  • #12711: MAINT: platform.python_implementation verwenden, um IS_PYPY zu bestimmen

  • #12713: TST: Flaky test_lgmres korrigieren

  • #12716: DOC: Beispiele und Tutorial-Links für Interpolationsfunktionen hinzufügen…

  • #12717: DOC: Issue #5396 korrigieren

  • #12725: ENH: Unterstützung für komplexwertige Bilder und Kerne für viele ndimage…

  • #12729: DEP: setup_requires entfernen

  • #12732: BENCH: Benchmarks überspringen, anstatt sie zu verstecken, wenn SCIPY_XSLOW=0

  • #12734: CI: Zeilenlängenprüfung in lint_diff nicht ignorieren.

  • #12736: DOC: Docstring von signal.windows.get_window() ‚exponential‘ korrigieren

  • #12737: ENH: stats: stats.gumbel_r.fit und stats.gumbel_l.fit überschreiben…

  • #12738: ENH: stats: stats.logistic.fit mit einem System von Gleichungen überschreiben…

  • #12743: BUG: Negative Varianzen in der Zirkularstatistik vermeiden

  • #12744: Build-Fehler auf GNU/Hurd verhindern

  • #12746: TST: Testfälle in test_ndimage.py parametrisieren

  • #12752: DOC: Beispiele für einige Root-Finding-Funktionen hinzufügen.

  • #12754: MAINT, CI: Azure Windows Deps mehrzeilig

  • #12756: ENH: stats: sf-Methode zu levy hinzufügen für verbesserte Genauigkeit in…

  • #12757: ENH: stats: sf-Methode zu levy_l für verbesserte Genauigkeit hinzufügen.

  • #12765: TST, MAINT: infeasible_2 Kontext

  • #12767: Spline-Interpolations-Randbehandlung für Modi wie reflect korrigieren…

  • #12769: DOC: Syntaxfehler in scipy.interpolate.bspl

  • #12770: ENH: Nach-oben-Rundung zu scipy.interpolate.interp1d hinzufügen

  • #12771: TST: Test für ungültige Eingabe für scipy.signal.gammatone korrigieren

  • #12775: ENH: quadratic_assignment mit zwei Methoden hinzufügen

  • #12776: ENH: grid-constant-Randbehandlung in ndimage-Interpolation hinzufügen…

  • #12777: Taylor-Fensterfunktion hinzufügen – üblich in Radar-DSP

  • #12779: ENH: Verbesserungen am Pocketfft-Thread-Pool und ARM-Neon-Vektorisierung

  • #12788: API: cKDTree n_jobs-Argument in workers umbenennen

  • #12792: DOC: THANKS.txt-Datei zugunsten von scipy.org entfernen

  • #12793: Neues Flag zum Autoren-Tool hinzufügen

  • #12802: BENCH: Benchmarks für scipy.ndimage.interpolation hinzufügen

  • #12803: NumPy-Version in nicht unterstützten Python-Versionen nicht pinnen

  • #12810: CI: Fehler bei 32-Bit-Linux-Builds in Azure CI-Läufen beheben

  • #12812: ENH: Unterstützung für die Interpolation komplexwertiger Bilder

  • #12814: BUG: nonlin_solve sollte keine nicht-vektorielle dx an tol_norm übergeben

  • #12818: ckdtree.pyx aktualisieren

  • #12822: MAINT: directed_hausdorff vereinfachen

  • #12827: DOC: Falscher Name w wird anstelle von worN in Docs verwendet.

  • #12831: DOC: Tippfehler in sparse/base.py korrigieren

  • #12835: MAINT: stats: Vonmises PDF-Berechnung verbessern.

  • #12839: ENH: scipy.stats: Multivariate hypergeometrische Verteilung hinzufügen

  • #12843: M durch N in windows.dpss geändert

  • #12846: MAINT: Mindest-NumPy-Version auf 1.16.5 aktualisieren

  • #12847: DOC: Formel in den Docs von scipy.stats.pearsonr() vereinheitlichen

  • #12849: DOC: QAP-Docs für Konsistenz und Lesbarkeit polieren

  • #12852: ENH, MAINT: KDTree-Schnittstelle an Funktionsparität mit cKDTree anpassen

  • #12858: DOC: :doi: und :arxiv: Direktiven für Referenzen verwenden

  • #12872: Multiprocessing.Pool in MapWrapper träge importieren

  • #12878: DOC: ScalarFunction dokumentieren

  • #12882: MAINT: stats: Einen Test ändern, um `<=` anstelle von strikt kleiner zu verwenden…

  • #12885: NumPy.linspace-Aufrufe bearbeitet, um korrekte Abstände sicherzustellen.

  • #12886: DOC: stats: „versionadded“ zum cramervonmises-Docstring hinzufügen.

  • #12899: TST: Einige Tests machen, die auf 32-Bit-Architekturen fehlschlagen sollen

  • #12903: DOC: Windows-Build-Anleitung aktualisieren und in die Contributor-Anleitung verschieben

  • #12907: DOC: Klären, auf welches Array die Option „precenter“ angewendet wird

  • #12908: MAINT: spatial: Zwei Vorkommen unbenutzter Variablen in … entfernen

  • #12909: ENH: stats: Methoden gumbel_r._sf und gumbel_r._isf hinzufügen

  • #12910: CI: Travis: Unnötigen Code aus .travis.yml entfernen.

  • #12911: Kleinere Korrekturen an der Dendrogramm-Darstellung

  • #12921: CI: Nicht auf Forks oder in Cron-Jobs ausführen

  • #12927: MAINT: integrate.simps in simpson umbenennen

  • #12934: MAINT: trapz und cumtrapz in (cumulative_)trapezoid umbenennen

  • #12936: MAINT: Numerische Genauigkeit in nct.stats korrigieren

  • #12938: MAINT: Linter auf Master korrigieren

  • #12941: AIX-Minimum-Pinnings aktualisieren, um Nicht-AIX-Builds zu entsprechen

  • #12955: BUG: Falsche NaN-Prüfung in scipy.stats.weightedtau korrigiert

  • #12958: ENH: stats: _logpdf, _sf und _isf für nakagami implementieren.

  • #12962: Korrektur, dass p für eine Vielzahl von diskreten… im Bereich [0,1] liegen sollte

  • #12964: BUG: line.strip() zu split_data_line() hinzugefügt

  • #12968: ENH: stats: Nur eine analytische Formel oder Skalar-Root-Finding… verwenden

  • #12971: MAINT: Unterstützung für Python 3.9 deklarieren

  • #12972: MAINT: Redundanten Python < 3.6 Code entfernen

  • #12980: DOC: Dokumentation zu optimize.rosen aktualisieren

  • #12983: ENH: Verbesserungen an stats.linregress

  • #12990: DOC: Klären, dass die Verwendung von sos als Ausgabetyp für iirdesign kann…

  • #12992: DOC: Groß-/Kleinschreibung und Formatierung in lsmr

  • #12995: DOC: stats: Mehrere Dokumentationskorrekturen.

  • #12996: BUG: Fehlermeldungen für das Arg-`range` von binned_statistic_dd verbessern

  • #12998: MAINT: approx_derivative mit FP32 schließt #12991

  • #13001: TST: isinstance(OptimizeResult.message, str) schließt #13001

  • #13006: Korrekten dtype beim Laden leerer mat-Arrays beibehalten.

  • #13009: MAINT: SLSQP-Schritt innerhalb der Grenzen abschneiden

  • #13012: DOC: bilinear_zpk-Beispielbeschriftungen korrigieren

  • #13013: ENH: `subset` und `subsets`-Methoden zu `DisjointSet` hinzufügen…

  • #13029: MAINT: Basinhopping-Callback für anfängliche Minimierung

  • #13032: DOC: Docstring-Fehler in stats.wilcoxon korrigieren

  • #13036: BUG: lint_diff shims nach vorne portieren

  • #13041: MAINT: dogbox stellt sicher, dass x innerhalb der Grenzen liegt, schließt #11403

  • #13042: MAINT: Release Notes von 1.5.4 nach vorne portieren

  • #13046: DOC: optimize.least_squares-Doku für alle Toleranzen muss… aktualisieren

  • #13052: Tippfehlerkorrektur für Cluster-Dokumentation

  • #13054: BUG: `scipy.optimize.show_options` für unbekannte Methoden… korrigieren

  • #13056: MAINT: fft: C++-Compiler-Warnung beheben.

  • #13057: Kleinere Korrekturen an der Doku der Funktion csr_tocsc

  • #13058: DOC: stats: np.float durch np.float64 in einer Tutorial-Datei ersetzen.

  • #13059: DOC: stats: Den Abschnitt „Returns“ des linregress-Docstrings aktualisieren.

  • #13060: MAINT: clip_x_for_func sollte privat sein

  • #13061: DOC: signal.win -> signal.windows.win in Examples

  • #13063: MAINT: Suite-Sparse und Sksparse Installationsprüfung hinzufügen

  • #13070: MAINT: stats: Entfernen einiger veralteter Kommentare.

  • #13073: BUG: Korrigiert scalar_search_wolfe2, um #12157 zu beheben

  • #13078: CI, MAINT: Lint nach Azure migriert

  • #13081: BLD: Unterstützung für Python 3.6 eingestellt (NEP 29)

  • #13082: MAINT: Mindestversion von NumPy auf 1.16.5 aktualisiert in ein paar weiteren...

  • #13083: DOC: toolchain.rst aktualisiert

  • #13086: DOC: Aktualisiert den Abschnitt "Parameters" des Docstrings für Korrelation

  • #13087: ENH:signal: Beschleunigung der Cython-Implementierung von _sosfilt

  • #13089: BLD, BUG: C99-Compiler-Flag zur HiGHS BasicLU-Bibliothek hinzugefügt

  • #13091: BUG: GIL-Handhabung in _sosfilt korrigiert

  • #13094: DOC: "location" im Docstring von cKDTree.query verdeutlicht

  • #13095: Zoom-Größenänderung aktualisiert

  • #13097: BUG: CubicSpline(…, bc_type=„periodic“) korrigiert #11758

  • #13100: BUG: sparse: Ausgabeformat von kron korrigiert

  • #13107: ENH: schnellere linear_sum_assignment für kleine Kostenmatrizen

  • #13110: CI, MAINT: refguide/asv-Checks nach Azure verschoben

  • #13112: CI: MacOS CI korrigiert

  • #13113: CI: Paket "word list" für refguide-check installiert

  • #13115: BUG: Wertebereichsprüfung für signal.iirdesign() hinzugefügt

  • #13116: CI: Namensfehler nach einer Ausnahme in refguide-check nicht melden

  • #13117: CI: sdist/pre-release-Tests nach Azure verschoben

  • #13119: Verbesserte Fehlermeldung bei friedmanchisquare-Funktion

  • #13121: Faktorieller() für NaN auf Python 3.10 korrigiert

  • #13123: BLD: Dateiendung für Tests der Sprachstandardversion angegeben

  • #13128: TST: Fortran I/O-Test für ODR übersprungen

  • #13130: TST: Faktorieller() Float-Tests auf Python 3.10 übersprungen

  • #13136: CI: Hinzufügen von Python dbg-Ausführung zu GH Actions

  • #13138: CI: Coverage-, 64-Bit-BLAS-, GCC-4.8-Build nach Azure portiert

  • #13139: Kantenfall für mode='nearest' in ndimage.interpolation-Funktionen korrigiert

  • #13141: BUG: signal: Datentyp des von ss2tf zurückgegebenen Zählers korrigiert.

  • #13144: MAINT: stats: gausshyper z > -1 eingeschränkt

  • #13146: Tippfehler in csr.py

  • #13148: BUG: stats: Tippfehler in stable rvs laut gh-12870 korrigiert

  • #13149: DOC: spatial/stats: Querverweise auf Zufallsrotationsmatrixfunktionen

  • #13151: MAINT: stats: Einen Test und ein paar PEP-8-Probleme korrigiert.

  • #13152: MAINT: stats: np.take_along_axis in der privaten Funktion verwendet...

  • #13154: ENH: stats: Definierte Handhabung konstanter Eingaben in... implementiert

  • #13156: DOC: Gleiche Anzeigebereiche für das Beispiel von ndimage.zoom beibehalten

  • #13159: CI: Azure: Tests nicht bei Merge-Commits ausführen, außer bei Coverage

  • #13160: DOC: stats: "location-shifted" / "noncentral" disambiguiert

  • #13161: BUG: DifferentialEvolutionSolver.__del__ kann bei Garbage-Sammlung fehlschlagen...

  • #13163: BUG: stats: Fehler bei der NaN-Propagation von spearmanr korrigiert

  • #13167: MAINT: stats: Einen Test korrigiert.

  • #13169: BUG: stats: Handhabung von nicht übereinstimmenden Masken in mstats.pearsonr korrigiert.

  • #13178: CI: testing.yml -> macos.yml

  • #13181: CI: Lint korrigiert

  • #13190: BUG: optimize: Fehler bei doppelten Schlüsseln für `test_show_options` behoben

  • #13192: BUG:linalg: Überdeckungsoption zum gejsv-Wrapper hinzugefügt

  • #13194: BUG: slsqp sollte rel_step verwenden können

  • #13199: [skip travis] DOC: Release Notes 1.6.0

  • #13203: Tippfehler behoben

  • #13209: TST:linalg: Seed für Cossin-Test gesetzt

  • #13212: [DOC] Konsistenz bei Backticks und Direktiven.

  • #13217: REL: Notwendige Pins für setuptools und numpy in pyproject.toml hinzugefügt...

  • #13226: BUG: Dateihandhabungs-Fixes in pavement.py

  • #13249: cval für ndimage-Funktionen mit komplexwertigen... korrekt behandelt

  • #13253: BUG,MAINT: Sicherstellen, dass alle Pool-Objekte geschlossen werden

  • #13255: BUG:linalg: heevx-Wrapper korrigiert und neue Tests hinzugefügt

  • #13260: CI: macOS-Tests korrigiert

  • #13269: CI: GitHub Actions: In den Linux-Debug-Tests, apt vor... aktualisieren

  • #13279: MAINT: Backports für 1.6.0 rc2