Примечания к выпуску SciPy 0.7.1 #

SciPy 0.7.1 — это выпуск с исправлением ошибок, без новых функций по сравнению с 0.7.0.

scipy.io #

Исправленные ошибки:

Несколько исправлений в вводе-выводе файлов Matlab

scipy.odr #

Исправленные ошибки:

Обход сбоя в Python 2.6

scipy.signal #

Утечка памяти в lfilter была исправлена, а также добавлена поддержка объектных массивов

Исправленные ошибки:

#880, #925: исправления lfilter
#871: bicgstab не работает на Win32

scipy.sparse #

Исправленные ошибки:

#883: scipy.io.mmread со scipy.sparse.lil_matrix не работает
lil_matrix и csc_matrix теперь отклоняют непредвиденные последовательности, см. http://thread.gmane.org/gmane.comp.python.scientific.user/19996 (недействующая ссылка)

scipy.special #

Исправлено несколько ошибок различной степени серьезности в специальных функциях:

#503, #640: iv: проблемы при больших аргументах исправлены новой реализацией
#623: jv: исправить ошибки при больших аргументах
#679: struve: исправление неверного вывода для v < 0
#803: pbdv выдаёт недопустимый вывод
#804: lqmn: исправление сбоев на некоторых входных данных
#823: betainc: исправить документацию
#834: exp1 странное поведение вблизи отрицательных целых значений
#852: jn_zeros: более точные результаты для больших s, также в jnp/yn/ynp_zeros
#853: jv, yv, iv: неверные результаты для нецелых v < 0, комплексных x
#854: jv, yv, iv, kv: return nan more consistently when out-of-domain
#927: ellipj: исправить segfault на Windows
#946: ellpj: исправление ошибки сегментации на комбинации Mac OS X/python 2.6.
ive, jve, yve, kv, kve: при вещественном входе возвращают nan для значений вне области определения вместо возврата только вещественной части результата.

Также, когда scipy.special.errprint(1) был включен, предупреждающие сообщения теперь выдаются как предупреждения Python вместо вывода их в stderr.

scipy.stats #

linregress, mannwhitneyu, describe: исправлены ошибки
kstwobign, norm, expon, exponweib, exponpow, frechet, genexpon, rdist, truncexpon, planck: улучшения численной точности в распределениях

Windows бинарные файлы для python 2.6 #

python 2.6 бинарные файлы для windows теперь включены. Бинарный файл для python 2.5 требует numpy 1.2.0 или выше, а для python 2.6 требуется numpy 1.3.0 или выше.

Универсальная сборка для scipy #

Установщик для Mac OS X теперь является полноценной универсальной сборкой и больше не зависит от gfortran (libgfortran статически линкуется). Версия scipy для python 2.5 требует numpy 1.2.0 или выше, версия для python 2.6 требует numpy 1.3.0 или выше.