Чтобы контролировать FWER на уровне 5%, мы отклоняем только гипотезы, соответствующие скорректированным p-значениям меньше 0.05. В этом случае только гипотезы, соответствующие первым трём p-значениям, могут быть отклонены. Согласно#

SciPy 1.10.0 is the culmination of 6 months of hard work. It contains many new features, numerous bug-fixes, improved test coverage and better documentation. There have been a number of deprecations and API changes in this release, which are documented below. All users are encouraged to upgrade to this release, as there are a large number of bug-fixes and optimizations. Before upgrading, we recommend that users check that their own code does not use deprecated SciPy functionality (to do so, run your code with python -Wd и проверка на DeprecationWarning s). Наше внимание в разработке теперь переключится на выпуски исправлений ошибок в ветке 1.10.x и на добавление новых функций в основную ветку.

Для этого выпуска требуется Python 3.8+ и NumPy 1.19.5 или выше.

Для работы на PyPy требуется PyPy3 6.0+.

Основные моменты этого выпуска#

  • Новый выделенный подмодуль наборов данных (scipy.datasets) был добавлен и теперь предпочтительнее использования scipy.misc для получения наборов данных.

  • Новый scipy.interpolate.make_smoothing_spline функция была добавлена. Эта функция строит сглаживающий кубический сплайн из зашумленных данных, используя критерий обобщённой перекрёстной проверки (GCV) для нахождения баланса между гладкостью и близостью к точкам данных.

  • scipy.stats имеет три новых распределения, два новых теста гипотез, три новых статистики выборки, класс для большего контроля над вычислениями, связанными с ковариационными матрицами, и многие другие улучшения.

Новые возможности#

scipy.datasets введение#

  • Новый специализированный datasets был добавлен подмодуль. Подмодули предназначены для наборов данных, релевантных другим подмодулям SciPy и их содержимому (руководства, примеры, тесты), а также содержат курируемый набор данных, представляющих более широкий интерес. Начиная с этого выпуска, все наборы данных из scipy.misc были добавлены в scipy.datasets (и устарел в scipy.misc).

  • Подмодуль основан на [Pooch](https://www.fatiando.org/pooch/latest/) (новая опциональная зависимость для SciPy), пакет Python для упрощения загрузки файлов данных. Это изменение позволит в последующем выпуске облегчить SciPy уменьшение размеров sdist/wheel, отделив файлы данных и переместив их из репозитория SciPy, разместив их внешне и загружая по запросу. После однократной загрузки наборов данных файлы кэшируются, чтобы избежать зависимости от сети и повторного использования.

  • Добавлены наборы данных из scipy.misc: scipy.datasets.face, scipy.datasets.ascent, scipy.datasets.electrocardiogram

  • Добавлена функциональность загрузки и кэширования:

    • scipy.datasets.download_all: функция для загрузки всех scipy.datasets связанные файлы одновременно.

    • scipy.datasets.clear_cache: простая служебная функция для очистки кэшированных файлов наборов данных из файловой системы.

    • scipy/datasets/_download_all.py может выполняться как автономный скрипт для целей упаковки, чтобы избежать внешних зависимостей во время сборки или тестирования. Это может использоваться упаковщиками SciPy (например, для дистрибутивов Linux), которые могут быть обязаны соблюдать правила, запрещающие загрузку исходных кодов из внешних репозиториев во время сборки пакета.

scipy.integrate улучшения#

  • Добавлен параметр complex_func to scipy.integrate.quad, который может быть установлен True для интегрирования комплексной подынтегральной функции.

scipy.interpolate улучшения#

  • scipy.interpolate.interpn теперь поддерживает методы интерполяции тензорного произведения (slinear, cubic, quintic и pchip)

  • Методы интерполяции тензорного произведения (slinear, cubic, quintic и pchip) в scipy.interpolate.interpn и scipy.interpolate.RegularGridInterpolator теперь разрешены значения с завершающими размерностями.

  • scipy.interpolate.RegularGridInterpolator имеет новый быстрый путь для method="linear" с 2D данными, и RegularGridInterpolator теперь проще наследовать

  • scipy.interpolate.interp1d теперь может принимать одно значение для несплайновых методов.

  • Новый extrapolate аргумент доступен для scipy.interpolate.BSpline.design_matrix, позволяя экстраполяцию на основе первого и последнего интервалов.

  • Новая функция scipy.interpolate.make_smoothing_spline был добавлен. Это реализация алгоритма сглаживания сплайнами с обобщённой перекрёстной проверкой. lam=None (по умолчанию) режим этой функции — чистая реализация классического gcvspl.f Алгоритм на Fortran для построения GCV сплайнов.

  • Новый method="pchip" режим был добавлен в scipy.interpolate.RegularGridInterpolator. Этот режим создаёт интерполятор с использованием тензорных произведений C1-непрерывных монотонных сплайнов (по сути, scipy.interpolate.PchipInterpolator экземпляр на измерение).

scipy.sparse.linalg улучшения#

  • Спектральная 2-норма теперь доступна в scipy.sparse.linalg.norm.

  • Производительность scipy.sparse.linalg.norm для случая по умолчанию (норма Фробениуса) было улучшено.

  • Были добавлены обёртки LAPACK для trexc и trsen.

  • The scipy.sparse.linalg.lobpcg алгоритм был переписан, что привело к следующим улучшениям:

    • простая настраиваемая перезагрузка потенциально увеличивает достижимую точность для крайних случаев,

    • внутренняя постобработка запускает один финальный точный метод Рэлея-Ритца, давая более точные и ортонормированные собственные векторы,

    • вывести вычисленную итерацию с наименьшей максимальной нормой невязки и отбросить историю последующих итераций,

    • убрать проверку для LinearOperator форматировать входные данные и, таким образом, позволять простой обработчик функции вызываемого объекта в качестве входных данных,

    • лучшая обработка распространенных ошибок пользователей с входными данными, а не позволение алгоритму завершиться с ошибкой.

scipy.linalg улучшения#

  • scipy.linalg.lu_factor теперь принимает прямоугольные массивы вместо ограничения квадратными массивами.

scipy.ndimage улучшения#

  • Новый scipy.ndimage.value_indices функция предоставляет эффективный по времени метод поиска местоположений отдельных значений в массиве данных изображения.

  • Новый radius аргумент поддерживается scipy.ndimage.gaussian_filter1d и scipy.ndimage.gaussian_filter для настройки размера ядра фильтра.

scipy.optimize улучшения#

scipy.signal улучшения#

  • Новая оконная функция scipy.signal.windows.lanczos был добавлен для вычисления окна Ланцоша, также известного как sinc-окно.

scipy.sparse.csgraph улучшения#

  • производительность scipy.sparse.csgraph.dijkstra был улучшен, и звездчатые графы в частности демонстрируют заметное улучшение производительности

scipy.special улучшения#

  • Новая функция scipy.special.powm1, ufunc с сигнатурой powm1(x, y), вычисляет x**y - 1. Функция избегает потери точности, которая может возникнуть, когда y близко к 0 или когда x близко к 1.

  • scipy.special.erfinv теперь более точен, поскольку использует эквивалент Boost под капотом.

scipy.stats улучшения#

  • Добавлен scipy.stats.goodness_of_fit, обобщенный тест согласия для использования с любым одномерным распределением, любой комбинацией известных и неизвестных параметров и несколькими вариантами тестовой статистики (Колмогорова-Смирнова, Крамера-фон Мизеса и Андерсона-Дарлинга).

  • Улучшено scipy.stats.bootstrap: Метод по умолчанию 'BCa' теперь поддерживает многомерную статистику. Также бутстрап-распределение возвращается в объекте результата, и объект результата может быть передан в функцию как параметр bootstrap_result для добавления дополнительных ресэмплов или изменения уровня и типа доверительного интервала.

  • Добавлена оценка максимального интервала в scipy.stats.fit.

  • Добавлен тест средних Пуассона («E-тест») как scipy.stats.poisson_means_test.

  • Добавлена новая статистика выборки.

    • Добавлен scipy.stats.contingency.odds_ratio для вычисления как условных, так и безусловных отношений шансов и соответствующих доверительных интервалов для таблиц сопряженности 2x2.

    • Добавлен scipy.stats.directional_stats для вычисления выборочной статистики n-мерных направленных данных.

    • Добавлен scipy.stats.expectile, который обобщает математическое ожидание так же, как квантили обобщают медиану.

  • Добавлены новые статистические распределения.

    • Добавлен scipy.stats.uniform_direction, многомерное распределение для равномерной выборки с поверхности гиперсферы.

    • Добавлен scipy.stats.random_table, многомерное распределение для равномерной выборки из таблиц сопряженности m x n с заданными маргиналами.

    • Добавлен scipy.stats.truncpareto, усеченное распределение Парето.

  • Улучшен fit методом нескольких распределений.

    • scipy.stats.skewnorm и scipy.stats.weibull_min теперь использует аналитическое решение, когда method='mm', который также служит начальным приближением для улучшения производительности method='mle'.

    • scipy.stats.gumbel_r и scipy.stats.gumbel_l: аналитические оценки максимального правдоподобия были расширены на случаи, когда местоположение или масштаб фиксированы пользователем.

    • Аналитические оценки максимального правдоподобия были добавлены для scipy.stats.powerlaw.

  • Улучшенная выборка случайных величин для нескольких распределений.

  • Улучшена скорость и/или точность функций нескольких статистических распределений.

    • Добавлен scipy.stats.Covariance для лучшей скорости, точности и контроля пользователя в вычислениях многомерного нормального распределения.

    • scipy.stats.skewnorm методы cdf, sf, ppf, и isf Методы теперь используют реализации из Boost, улучшая скорость при сохранении точности. Вычисление моментов высшего порядка также быстрее и точнее.

    • scipy.stats.invgauss методы ppf и isf методы теперь используют реализации из Boost, улучшая скорость и точность.

    • scipy.stats.invweibull методы sf и isf более точны для малых вероятностных масс.

    • scipy.stats.nct и scipy.stats.ncx2 теперь используют реализации из Boost, улучшая скорость и точность.

    • Реализована logpdf метод scipy.stats.vonmises для надежности в экстремальных хвостах.

    • Реализована isf метод scipy.stats.levy для скорости и точности.

    • Улучшена устойчивость scipy.stats.studentized_range для больших df путем добавления аппроксимации с бесконечными степенями свободы.

    • Добавлен параметр lower_limit to scipy.stats.multivariate_normal, позволяя пользователю изменить предел интегрирования с -inf на желаемое значение.

    • Улучшена устойчивость entropy of scipy.stats.vonmises для больших значений концентрации.

  • Улучшенный scipy.stats.gaussian_kde.

    • Добавлен scipy.stats.gaussian_kde.marginal, который возвращает желаемое маргинальное распределение исходного распределения оценки плотности ядра.

    • The cdf метод scipy.stats.gaussian_kde теперь принимает lower_limit параметр для интегрирования PDF по прямоугольной области.

    • Вычисления для scipy.stats.gaussian_kde.logpdf в Cython, улучшая скорость.

    • Глобальная блокировка интерпретатора снимается с помощью pdf метод scipy.stats.gaussian_kde для улучшенной производительности многопоточности.

    • Заменил явное обращение матрицы на разложение Холецкого для скорости и точности.

  • Улучшены объекты результатов, возвращаемые многими scipy.stats функции

    • Добавлен confidence_interval метод к объекту результата, возвращённому scipy.stats.ttest_1samp и scipy.stats.ttest_rel.

    • The scipy.stats функции combine_pvalues, fisher_exact, chi2_contingency, median_test и mood теперь возвращают объекты bunch вместо простых кортежей, что позволяет обращаться к атрибутам по имени.

    • Атрибуты объектов результата, возвращаемых multiscale_graphcorr, anderson_ksamp, binomtest, crosstab, pointbiserialr, spearmanr, kendalltau, и weightedtau были переименованы в statistic и pvalue для согласованности во всём scipy.stats. Старые названия атрибутов всё ещё разрешены для обратной совместимости.

    • scipy.stats.anderson теперь возвращает параметры подобранного распределения в scipy.stats._result_classes.FitResult объект.

    • The plot метод scipy.stats._result_classes.FitResult теперь принимает параметр plot_type параметр; варианты: 'hist' (гистограмма, по умолчанию), 'qq' (Q-Q plot), 'pp' (P-P график), и 'cdf' (график эмпирической CDF ).

    • Тесты Колмогорова-Смирнова (например, scipy.stats.kstest) теперь возвращают местоположение (argmax), в котором рассчитывается статистика, и вариант используемой статистики.

  • Улучшена производительность нескольких scipy.stats функций.

    • Улучшена производительность scipy.stats.cramervonmises_2samp и scipy.stats.ks_2samp с method='exact'.

    • Улучшена производительность scipy.stats.siegelslopes.

    • Улучшена производительность scipy.stats.mstats.hdquantile_sd.

    • Улучшена производительность scipy.stats.binned_statistic_dd для нескольких статистических функций NumPy, и методы группированной статистики теперь поддерживают комплексные данные.

  • Добавлен scramble необязательный аргумент для scipy.stats.qmc.LatinHypercube. Он заменяет centered, который теперь устарел.

  • Добавлен параметр optimization ко всем scipy.stats.qmc.QMCEngine подклассы для улучшения характеристик квазислучайных величин.

  • Добавлена поправка на связи в scipy.stats.mood.

  • Добавлены учебные пособия по методам ресэмплинга в scipy.stats.

  • scipy.stats.bootstrap, scipy.stats.permutation_test, и scipy.stats.monte_carlo_test теперь автоматически определяет, предоставлен ли statistic векторизован, поэтому передача vectorized Явное указание аргумента больше не требуется для использования векторизованной статистики.

  • это когда у вас есть коллекция scipy.stats.permutation_test для типов перестановок 'samples' и 'pairings'.

  • Добавлен axis, nan_policy, и поддержку маскированных массивов в scipy.stats.jarque_bera.

  • Добавлен nan_policy необязательный аргумент для scipy.stats.rankdata.

Устаревшие функции#

  • scipy.misc модуль и все методы в misc устарели в v1.10 и будут полностью удалены в SciPy v2.0.0. Пользователям предлагается использовать scipy.datasets модуль вместо методов набора данных.

  • scipy.stats.qmc.LatinHypercube параметр centered устарел. Его заменил scramble аргумент для большей согласованности с другими движками QMC.

  • scipy.interpolate.interp2d Класс был объявлен устаревшим. В документации устаревшей процедуры перечислены рекомендуемые замены.

Устаревшие устаревания#

  • Ведется работа по завершению давно устаревших функций.

  • На следующие ранее устаревшие функции это влияет:

    • Удалено cond & rcond kwargs в linalg.pinv

    • Удалены обёртки scipy.linalg.blas.{clapack, flapack}

    • Удалено scipy.stats.NumericalInverseHermite и удалены tol & max_intervals kwargs из scipy.stats.sampling.NumericalInverseHermite

    • Удалено local_search_options kwarg frrom scipy.optimize.dual_annealing.

Прочие изменения#

  • scipy.stats.bootstrap, scipy.stats.permutation_test, и scipy.stats.monte_carlo_test теперь автоматически определяет, предоставлен ли statistic векторизуется путем поиска axis параметр в сигнатуре statistic. Если axis параметр присутствует в statistic но не следует полагаться на векторизованные вызовы, пользователи должны передавать опцию vectorized==False явно.

  • scipy.stats.multivariate_normal теперь вызовет ValueError когда ковариационная матрица не является положительно полуопределённой, независимо от того, какой метод вызван.

Авторы#

  • Имя (коммиты)

  • h-vetinari (10)

  • Jelle Aalbers (1)

  • Ориол Абриль-Пла (1) +

  • Alan-Hung (1) +

  • Тания Аллард (7)

  • Oren Amsalem (1) +

  • Sven Baars (10)

  • Balthasar (1) +

  • Ross Barnowski (1)

  • Кристоф Баумгартен (2)

  • Peter Bell (2)

  • Sebastian Berg (1)

  • Аарон Берк (1) +

  • boatwrong (1) +

  • boeleman (1) +

  • Jake Bowhay (50)

  • Мэтью Бретт (4)

  • Evgeni Burovski (93)

  • Matthias Bussonnier (6)

  • Доминик C (2)

  • Mingbo Cai (1) +

  • James Campbell (2) +

  • CJ Carey (4)

  • cesaregarza (1) +

  • charlie0389 (1) +

  • Худ Чэтем (5)

  • Andrew Chin (1) +

  • Daniel Ching (1) +

  • Лео Чоу (1) +

  • chris (3) +

  • John Clow (1) +

  • cm7S (1) +

  • cmgodwin (1) +

  • Кристофер Коуден (2) +

  • Henry Cuzco (2) +

  • Анирудх Дагар (12)

  • Hans Dembinski (2) +

  • Джейден ди Ланцо (24) +

  • Felipe Dias (1) +

  • Дитер Вертмюллер (1)

  • Джузеппе Диллилло (1) +

  • dpoerio (1) +

  • drpeteb (1) +

  • Christopher Dupuis (1) +

  • Джордан Эдмундс (1) +

  • Pieter Eendebak (1) +

  • Jérome Eertmans (1) +

  • Fabian Egli (2) +

  • Sebastian Ehlert (2) +

  • Kian Eliasi (1) +

  • Tomohiro Endo (1) +

  • Stefan Endres (1)

  • Zeb Engberg (4) +

  • Jonas Eschle (1) +

  • Томас Дж. Фан (9)

  • fiveseven (1) +

  • Neil Flood (1) +

  • Franz Forstmayr (1)

  • Сара Фридович-Кейл (1)

  • David Gilbertson (1) +

  • Ральф Гоммерс (251)

  • Marco Gorelli (2) +

  • Мэтт Хаберленд (387)

  • Andrew Hawryluk (2) +

  • Christoph Hohnerlein (2) +

  • Loïc Houpert (2) +

  • Шамус Хушер (1) +

  • ideasrule (1) +

  • imoiwm (1) +

  • Lakshaya Inani (1) +

  • Джозеф Т. Иосуэ (1)

  • iwbc-mzk (1) +

  • Nathan Jacobi (3) +

  • Julien Jerphanion (5)

  • Хэ Цзя (1)

  • jmkuebler (1) +

  • Йоханнес Мюллер (1) +

  • Ведант Джолли (1) +

  • Хуан Луис Кано Родригес (2)

  • Justin (1) +

  • jvavrek (1) +

  • jyuv (2)

  • Кай Мюльбауэр (1) +

  • Никита Каретников (3) +

  • Reinert Huseby Karlsen (1) +

  • kaspar (2) +

  • Тошики Катаока (1)

  • Роберт Керн (3)

  • Joshua Klein (1) +

  • Эндрю Князев (7)

  • Йожеф Куташ (16) +

  • Эрик Ларсон (4)

  • Lechnio (1) +

  • Antony Lee (2)

  • Aditya Limaye (1) +

  • Xingyu Liu (2)

  • Christian Lorentzen (4)

  • Loïc Estève (2)

  • Thibaut Lunet (2) +

  • Пётр Лысаковский (1)

  • marianasalamoni (2) +

  • mariprudencio (1) +

  • Пейдж Мартин (1) +

  • Arno Marty (1) +

  • matthewborish (3) +

  • Деймон МакДугалл (1)

  • Николас МакКиббен (22)

  • McLP (1) +

  • mdmahendri (1) +

  • Мелисса Вебер Мендонса (9)

  • Jarrod Millman (1)

  • Naoto Mizuno (2)

  • Шашаанк Н (1)

  • Пабло С Нахарро (1) +

  • nboudrie (2) +

  • Эндрю Нельсон (52)

  • Nico Schlömer (1)

  • NiMlr (1) +

  • o-alexandre-felipe (1) +

  • Maureen Ononiwu (1) +

  • Dimitri Papadopoulos (2) +

  • partev (1) +

  • Тирт Патель (10)

  • Паулюс Шарка (1) +

  • Josef Perktold (1)

  • Джакомо Петрилло (3) +

  • Матти Пикус (1)

  • Рафаэль Пинто (1) +

  • PKNaveen (1) +

  • Ilhan Polat (6)

  • Akshita Prasanth (2) +

  • Шон Куинн (1)

  • Tyler Reddy (155)

  • Martin Reinecke (1)

  • Нед Ричардс (1)

  • Marie Roald (1) +

  • Сэм Розен (4) +

  • Pamphile Roy (105)

  • sabonerune (2) +

  • Atsushi Sakai (94)

  • Даниэль Шмитц (27)

  • Анна Шольц (1) +

  • Eli Schwartz (11)

  • serge-sans-paille (2)

  • JEEVANSHI SHARMA (1) +

  • ehsan shirvanian (2) +

  • siddhantwahal (2)

  • Mathieu Dutour Sikiric (1) +

  • Sourav Singh (1)

  • Alexander Soare (1) +

  • Bjørge Solli (2) +

  • Scott Staniewicz (1)

  • Итан Штайнберг (3) +

  • Albert Steppi (3)

  • Томас Штёгер (1) +

  • Kai Striega (4)

  • Tartopohm (1) +

  • Мамору ТАСАКА (2) +

  • Ewout ter Hoeven (5)

  • TianyiQ (1) +

  • Tiger (1) +

  • Уилл Тирон (1)

  • Ajay Shanker Tripathi (1) +

  • Эдгар Андрес Маргффой Туай (1) +

  • Дмитрий Улюмджиев (1) +

  • Хари Вамси (1) +

  • VitalyChait (1) +

  • Рик Ворхаар (1) +

  • Samuel Wallan (4)

  • Stefan van der Walt (2)

  • Warren Weckesser (145)

  • wei2222 (1) +

  • windows-server-2003 (3) +

  • Marek Wojciechowski (2) +

  • Niels Wouda (1) +

  • WRKampi (1) +

  • Yeonjoo Yoo (1) +

  • Рори Йорк (1)

  • Xiao Yuan (2) +

  • Микаил Заин (2) +

  • Fabio Zanini (1) +

  • Steffen Zeile (1) +

  • Егор Земляной (19)

  • Gavin Zhang (3) +

Всего 184 человека внесли вклад в этот выпуск. Люди со знаком «+» рядом с именами внесли патч впервые. Этот список имен генерируется автоматически и может быть неполным.

Исправленные проблемы для версии 1.10.0#

  • #1261: ошибки в fmin_bfgs и некоторые улучшения (Trac #734)

  • #2167: BivariateSpline ошибки с kx=ky=1 (Trac #1642)

  • #2304: funm даёт некорректные результаты для недиагонализируемых входных данных (Trac…

  • #3421: Переименовать функции теории информации?

  • #3854: KroghInterpolator не проходит через точки

  • #4043: scipy.interpolate.interp1d должен уметь принимать единственное значение

  • #4555: leastsq должен использовать cholesky, а не inv для обращения гессиана

  • #4598: выборка случайных величин фон Мизеса не работает для ненулевого положения…

  • #4975: Документация для s в UnivariateSpline запутанна

  • #6173: scipy.interpolate.lagrange реализован через коэффициенты

  • #6688: ENH: optimize.basinhopping: вызывать тест принятия перед локальным…

  • #7104: scipy.stats.nct - неверные значения в хвостах

  • #7268: scipy.sparse.linalg.norm не реализует спектральную норму

  • #7521: Неточность в документации условия сглаживания scipy.UnivariateSpline

  • #7857: griddata чувствительна к размеру исходной сетки, хотя не должна быть

  • #8376: InterpolatedUnivariateSpline.roots() иногда пропускает корни

  • #9119: проблемы документации функций в scipy.stats.mstats

  • #9389: Колмогоров-Смирнов для 2 выборок, возвращающий местоположение максимального расстояния…

  • #9440: Неожиданная успешная оптимизация с minimize, когда количество…

  • #9451: Добавить shgo в бенчмарки оптимизации

  • #10737: Тесты согласия для распределений с неизвестными параметрами

  • #10911: scipy.optimize.minimize_scalar не выбирает автоматически…

  • #11026: rv_discrete.interval возвращает неверные значения для alpha = 1

  • #11053: scipy.stats: Разрешить указание матрицы обратных дисперсий для multivariate_normal

  • #11131: DOC: stats.fisher_exact не соответствует функциональности R для `oddsratio`…

  • #11406: scipy.sparse.linalg.svds (v1.4.1) на сингулярной матрице не…

  • #11475: Радиус фильтра как опциональный аргумент для gaussian_filter1d/gaussian_filter

  • #11772: Кэшировать разложение ковариационной матрицы в замороженном multivariate_normal

  • #11777: нецентральное хи-квадрат (scipy.stats.ncx2.pdf) обрезается до нуля...

  • #11790: Обработка NaN в stats.rankdata

  • #11860: Появление значений nan при использовании multinomial.pmf из scipy.stats?

  • #11916: Улучшение документации для сглаживания в interpolate.UnivariateSpline…

  • #12041: Сферическое среднее/дисперсия

  • #12246: Интерполяция 2D с SmoothBivariateSpline

  • #12621: Функции скалярной минимизации не имеют ссылок

  • #12632: алгоритм curve_fit пытается преобразовать xdata в массив чисел с плавающей запятой

  • #12963: shgo не передает jac минимизатору корректно

  • #13021: Проблемы масштабирования 2D интерполяции

  • #13049: В примерах отсутствует import numpy as np?

  • #13452: Вызов `len()` на `scipy.spatial.transform.rotation.Rotation`…

  • #13529: signal.decimate не использует sosfilters и sosfiltfilt

  • #14098: DOC-Обновление для InterpolatedUnivariateSpline и LSQUnivariateSpline

  • #14198: лучшее описание ограничений solveh_banded

  • #14348: Извлечение коэффициентов сплайна из splprep: tck

  • #14386: Пусть CloughTocher2DInterpolator подбирает “nearest” для точек вне…

  • #14472: scipy.interpolate.CubicSpline граничные условия, по-видимому, ...

  • #14533: optimize.shgo выдает неожиданную ошибку TypeError

  • #14541: Raspberry Pi 4 aarch64: ModuleNotFoundError: No module named…

  • #14584: scipy.signal.filter_design.zpk2sos doctests не проходят (значения различаются...)

  • #14809: BUG: scipy.signal.periodogram параметр window

  • #14853: BUG: sqrtm dtype

  • #14922: Вопрос: Кажется неиспользуемый, нерабочий скрипт `isolve/tests/demo_lgres.py`

  • #15049: BUG: Визуализация матрицы CWT в примере кода signal.cwt

  • #15072: BUG: signal.decimate возвращает NaN с большими массивами float32

  • #15393: BUG: signal.decimate возвращает неожиданные значения с массивами float32

  • #15473: ENH: `skewnorm.cdf` очень медленный. Рассмотрите гораздо более эффективный…

  • #15618: ENH: Генерация случайных 2D таблиц с заданными маргинальными итогами

  • #15675: ENH: `multivariate_normal` должен принимать разложение по собственным значениям…

  • #15685: ENH: Точный расчет p-значения в `stats.cramervonmises_2samp`…

  • #15733: DEP: удалить параметр quiet из fitpack

  • #15749: DEP: удалить tol из `NumericalInverseHermite`

  • #15792: MAINT: Нет модульного теста и документации для несобственного интеграла…

  • #15807: DEP: удаление аргумента dual_annealing 'local_search_options'

  • #15844: Не так очевидно, что `firls` требует чётного числа…

  • #15883: BUG: реализация bca в stats.bootstrap вызывает ValueError для…

  • #15936: Пожалуйста, добавьте ссылки на статьи для COLAMD

  • #15996: Скрытие символов при использовании GNU линкера в сборке Meson должно…

  • #16148: Документация в spearmanr

  • #16235: BUG: Утечка памяти в функции `Py_FindObjects` из-за новой ссылки…

  • #16236: BUG: Утечка памяти в функции `py_filter2d` из-за новой ссылки…

  • #16251: DEP: Выполнение устаревания scipy.linalg.blas.{clapack, flapack}

  • #16252: DEP: добавить предупреждения об устаревании для kwargs `turbo` / `eigvals`…

  • #16253: DEP: добавить предупреждение об устаревании для kwargs `nyq` / `Hz` в firwin*

  • #16256: DEP: добавить предупреждение об устаревании для binom_test

  • #16272: BUG: неясная ошибка для некорректного ограничения

  • #16291: BUG: lambertw возвращает nan для малых значений

  • #16297: DOC: корректировка процедуры минорного релиза

  • #16319: ENH: улучшенная точность и ортонормированность выходных собственных векторов…

  • #16333: DOC: отсутствует описание rvalue в stats.probplot

  • #16334: BUG: Справка CLI недоступна при использовании светлых тем

  • #16338: ENH: Добавлена опция обрезания входных значений за пределами границ до минимума…

  • #16342: BUG: Функция IIRdesign не распознает ftype=’bessel’

  • #16344: ENH: улучшенный `stats.ortho_group`

  • #16364: ENH: stats: возвращать наборы данных вместо простых кортежей

  • #16380: BUG: сообщение об ошибке RegularGridInterpolator неверно

  • #16386: TST: sparse/linalg/tests/test_expm_multiply.py::test_expm_multiply_dtype…

  • #16399: `test_mio.py::test_recarray` ошибка из-за обработки dtype…

  • #16413: DOC: строки документации метода rvs ссылаются на аргумент seed вместо…

  • #16433: ENH: scipy.stats.bootstrap() должен выполнять BCa для многомерной статистики…

  • #16472: обработка методов сплайн-интерполяции в `interpn`

  • #16476: dev.py не передает коды ошибок, скрывая ошибки на CI

  • #16490: DOC: ошибка в примере для `scipy.signal.upfirdn`

  • #16558: BUG: leaves_color_list некорректна при distance=0

  • #16580: Опечатка в scipy/optimize/tests/test_optimize.py, logit вместо…

  • #16582: TST: тесты RegularGridInterpolator должны быть параметризованы

  • #16603: ENH, DOC: Добавление политики по исправлению опечаток и мелких правок в документации

  • #16663: BUG: `bool(rotation)` приводит к ошибке

  • #16673: Сбой теста для `TestPoisson.test_mindist` в задании Azure CI

  • #16713: BUG/DOC: spatial: в docstrings методов `Rotation` отсутствуют…

  • #16726: CI: Тесты Python 3.11 не проходят, потому что зависимость использует…

  • #16741: BUG: DOC: редактирование примера в docstring для svds

  • #16759: DOC: Добавление 'import numpy as np' в раздел 'Examples' строк документации.

  • #16763: BUG: несоответствие требований к версии numpy в документации и setup.py

  • #16773: BUG: ошибка индексации в scipy.spatial.Voronoi в 3D

  • #16796: DOC: Метод "bisect" для root_scalar имеет некорректный список аргументов

  • #16819: BUG: stats.binned_statistic_2d примерно в 8 раз медленнее при использовании `statistic=np.mean`...

  • #16833: Производительность во время выполнения в BSpline.design_matrix уступает BSpline().__call__()

  • #16892: Добавить легенду к графику `rv_histogram` в документации

  • #16912: MAINT: stats: optimize: Переместить функцию `_contains_nan` в более…

  • #16914: BUG: документация scipy.stats.truncnorm может быть понятнее

  • #17031: BUG: stats: Периодический сбой теста 'test_plot_iv'

  • #17033: Новые сбои CI в `sparse` с ночной версией numpy

  • #17047: BUG: Ошибка в документации scipy.signal

  • #17056: Ошибка Mypy в CI для `numpy/__init__.pyi` позиционно-только…

  • #17065: BUG: документация minimize(method='L-BFGS-B') противоречива

  • #17070: Использование ночного колеса 1.10.0.dev0, собранного с помощью Meson, в окружении conda...

  • #17074: BUG: scipy.optimize.linprog не выполняет целочисленные ограничения…

  • #17078: DOC: «These are not universal functions» трудно понять…

  • #17089: ENH: Документация по тесту, лежащему в основе p-значений .spearmanr

  • #17129: DOC: несоответствие в том, когда была добавлена новая функция

  • #17155: BUG: stats: Ошибка в XSLOW тестах в TestNumericalInverseHermite

  • #17167: BUG: bernoulli.pmf возвращает ненулевые значения с нецелыми аргументами

  • #17168: `test_powm1` не проходит в CI на Windows

  • #17174: MAINT, REL: колеса не загружаются в промежуточную среду при пуше в ветку поддержки

  • #17241: BUG: CubicSpline вызывает ошибку сегментации при передаче пустых значений для `y` с…

  • #17336: BUG: сборка Meson безусловно проверяет наличие pythran, несмотря на…

  • #17375: BUG: resample_poly() зависает с большими данными и определённой частотой дискретизации…

  • #17380: BUG: optimize: использование `integrality` предотвращает работу `linprog`…

  • #17382: BUG/DOC: optimize: документация `minimize` должна отражать устаревание tnc...

  • #17412: BUG: Ошибка Meson: компилятор для языка "cpp" не указан для…

  • #17444: BUG: beta.ppf вызывает segfault

  • #17468: Странные ошибки при запуске тестов `scipy.stats.tests.test_distributions`…

  • #17518: ENH: stats.pearsonr: поддержка комплексных данных

  • #17523: BUG: кнопка `[source]` в документации ведёт не туда

  • #17578: TST, BLD, CI: Сбои сборки/тестирования wheel 1.10.0rc1

  • #17619: BUG: аварийное завершение при вызове scipy.optimize.linprog

  • #17644: BUG: 1.10.0rc2 Windows wheel тесты вызывают все segfault

  • #17650: BUG: Сбой утверждения при использовании HiGHS

Pull requests для версии 1.10.0#

  • #9072: ENH: Добавлен прямоугольный интеграл для multivariate_normal

  • #9932: ENH: stats.gaussian_kde: добавлен метод, возвращающий маргинальное распределение

  • #11712: BUG: trust-constr вычисляет функцию вне границ

  • #12211: DOC: индекс сходства Dice

  • #12312: ENH: Ускорение выборки из матричного нормального распределения с использованием matmul

  • #12594: BUG: исправлена ошибка индексации при использовании границ в методе Пауэлла...

  • #13053: ENH: добавление метода максимального правдоподобия для stats.powerlaw.fit

  • #13265: ENH: Улучшения производительности точного критерия Колмогорова-Смирнова

  • #13340: ENH: stats: Добавлена функция odds_ratio.

  • #13663: ENH: linalg: Добавлены обёртки LAPACK для trexc и trsen.

  • #13753: DOC: optimize: обновить документацию Powell для отражения API

  • #13957: ENH: stats.ks_2samp: Pythranize оставшиеся точные вычисления p-значения

  • #14248: MAINT:linalg: Сделать lu_factor принимающим прямоугольные массивы

  • #14317: ENH: Оптимизировать норму Фробениуса для разреженных матриц

  • #14402: DOC: Уточнить документацию аргументов для `solve`

  • #14430: ENH: улучшение siegelslopes через pythran

  • #14563: WIP: stats: bins=auto в строках документации

  • #14579: BENCH: optimize: добавить бенчмарк DFO CUTEST

  • #14638: DOC: добавлено упоминание об ограничениях алгоритма Томаса

  • #14840: ENH: Добавление теста средних Пуассона (E-test).

  • #15097: ENH: add radius to gaussian_filter1d and gaussian_filter

  • #15444: ENH: Бесконечное приближение df для PDF Studentized Range

  • #15493: ENH: Преобразование gaussian_kde logpdf в Cython

  • #15607: ENH: Добавить подмодуль `scipy.datasets`

  • #15709: ENH: улучшить время вычисления stats.cramervonmises_2samp()

  • #15770: ENH: stats: заменить распределение ncx2 stats на Boost non_central_chi_squared

  • #15878: DEP: удаление local_search_options из dual_annealing

  • #15892: BUG: stats: использование среднего поведения для percentileofscore в bootstrap

  • #15901: DEP: Устаревание scipy.misc в пользу scipy.datasets

  • #15967: TST/DOC: stats: объяснить/проверить 100% интервал для дискретных распределений

  • #15972: DOC: длина параметра `bands` указана в `firls`

  • #16002: ENH: Разрешить указание обратной ковариации многомерного нормального…

  • #16017: ENH: special: Использовать boost для нескольких ufuncs.

  • #16069: ENH: добавить дополнительный MLE для фиксированных параметров в gumbel_r.fit

  • #16096: BUG: использование SOS-фильтров в decimate для численной стабильности

  • #16109: ENH: add `optimization` to `QMCEngine`

  • #16140: ENH: stats: Добавить необязательный аргумент `nan_policy` для `stats.rankdata`

  • #16224: Добавить режим `pchip` в RegularGridInterpolator.

  • #16227: BUG: special: Исправление нескольких проблем с кодом 'double-double'...

  • #16238: MAINT: stats: поддержка строковых массивов для _contains_nan и добавление...

  • #16268: DOC: optimize: добавить пример marginals/slack в `linprog`

  • #16294: BUG: linalg: Добавить сохранение точности для `sqrtm`

  • #16298: REL: установка версии на 1.10.0.dev0

  • #16299: DEP: Выполнение устаревания scipy.linalg.blas.{clapack, flapack}

  • #16307: DEP: добавить предупреждение об устаревании для binom_test

  • #16315: DEP: добавлено предупреждение об устаревании для kwargs nyq / Hz в firwin

  • #16317: ENH: stats: добавлено усечённое (т.е. с верхней границей) распределение Парето…

  • #16320: ENH: улучшенная точность и ортонормированность выходных собственных векторов…

  • #16327: DOC: BLD: удалить `-scipyopt` из команды Make для html и сборки…

  • #16328: MAINT: retry openblas download in CI

  • #16332: BLD: обеспечить понятные сообщения при работе с git submodules…

  • #16335: BLD: обновить NumPy до >=1.19.5

  • #16336: MAINT: перенос изменений из git

  • #16340: DEP: удалить tol & max_intervals из NumericalInverseHermite

  • #16346: DEV: добавить meson-python в environment.yml

  • #16351: Добавлен оператор "import numpy as np" в примеры фильтра

  • #16354: DOC: optimize: удалить документацию callback из опций в `_minimize_lbfgsb`…

  • #16355: DEP: добавлены предупреждения об устаревании для kwargs turbo / eigvals в linalg.eigh

  • #16356: DOC: добавить примеры для `signal.medfilt2d`

  • #16357: BENCH: Добавление SHGO и DIRECT в бенчмарк оптимизации

  • #16362: ENH: Предоставить больше информации, когда значение выходит за границы в...

  • #16367: BUG: неясная ошибка для некорректного ограничения

  • #16371: MAINT: удаление последнего (уже безопасного) использования `mktemp`

  • #16372: MAINT: переименовать `do.py` в `dev.py`

  • #16373: DOC: добавлено описание rvalue в `stats.probplot`

  • #16377: ENH: stats.bootstrap: обновить предупреждение, чтобы упомянуть np.min

  • #16383: BUG: исправить сообщение об ошибке RegularGridInterpolator

  • #16387: ENH: stats.combine_pvalues: преобразование выходного кортежа в Bunch

  • #16388: DEP: устаревание аргумента `initial_lexsort` в `stats.kendalltau`

  • #16389: DEP: усилить устаревания в stats

  • #16392: DEP: добавить предупреждение об устаревшем аргументе `restrt` в `sparse.gmres`

  • #16397: MAINT: исправление двух проблем с подсчётом ссылок в `ndimage`

  • #16398: MAINT: Заменить find_common_types

  • #16406: MAINT: stats.rankdata: изменение значения по умолчанию на nan_policy='propagate'

  • #16407: ENH: stats.fisher_exact: преобразование выходного кортежа в Bunch

  • #16411: MAINT: optimize.brute должен преобразовывать нетупловые аргументы в кортежи

  • #16415: DOC: stats: исправление seed -> random_state в docstring `rvs`

  • #16423: MAINT: stats: не использовать вложенные TypeError в _contains_nan

  • #16424: MAINT: защита `stats.kde` от изменений в приведении типов numpy…

  • #16425: DOC: Корректировка процедуры в файле doc/source/dev/core-dev/releasing.rst.inc

  • #16428: MAINT: исправить `_sputils.get_index_dtype` для приведения NEP 50…

  • #16431: CI: исправить сборку Gitpod после обновления dev.py до нового CLI

  • #16432: Исправления документации в lobpcg.py

  • #16434: DOC: stats.mstats.sen_seasonal_slopes: добавить строку документации

  • #16435: ENH: направленное среднее

  • #16438: MAINT: удалить неиспользуемый `DeprecatedImport`

  • #16439: ENH: stats.chi2_contingency: преобразовать выходной кортеж в Bunch

  • #16440: ENH: stats.median_test: преобразовать выходной кортеж в Bunch

  • #16441: ENH: stats.mood: преобразовать выходной кортеж в Bunch

  • #16442: MAINT: исправление проблем с поведением приведения типов, связанным со скалярами Python…

  • #16447: BLD: упростить сборку с AddressSanitizer

  • #16449: ENH: улучшить производительность scipy.interpolate.RegularGridInterpolator

  • #16450: BUG: Исправить справку CLI в светлых темах

  • #16454: ENH: stats.bootstrap: возврат распределения бутстрапа

  • #16455: ENH: stats.bootstrap: добавить метод BCa для многомерной статистики

  • #16462: CI: Обновление задания Python 3.8-dbg до ubuntu-20.04

  • #16463: ENH: stats.jarque_bera: добавить поддержку axis, nan_policy, маскированных массивов

  • #16470: DOC: stats.spearmanr: добавление информации о расчете p-значения

  • #16471: MAINT: interpolate/RGI: вызывать `find_indices` только при необходимости

  • #16474: DOC: Добавление дополнительной информации в документацию функции entropy

  • #16475: BLD: собрать общий исходный файл f2py один раз и связать с каждым…

  • #16481: BUG: Изменить (n+1) на n для корректного расчёта джекнйфа hd…

  • #16486: DOC: special.entr: добавить контекст

  • #16487: MAINT: Улучшить скорость тестов, добавить таймауты

  • #16496: добавление примечаний для массивов x и y, отсортированных в порядке убывания

  • #16497: DOC: special: Добавление раздела 'Примеры' в документацию spence.

  • #16498: ENH: Ускорить hdquantile_sd с помощью кумулятивных сумм

  • #16501: DOC: Исправить опечатку в spatial.Delaunay

  • #16502: DOC: Незначительное обновление синтаксиса Rst.

  • #16503: ENH: stats: Реализовать _munp() для распределения skewnorm.

  • #16505: DOC: исправить ошибки в примерах для scipy.signal.upfirdn

  • #16508: BUG/ENH: обработка методов интерполяции сплайнами в `interpn` и…

  • #16511: добавлена ссылка на regulargridinterpolator

  • #16513: MAINT: пропустить тесты propack для complex128 на Windows (& очистка модуля)

  • #16516: DOC: добавлена подсказка о том, что использовать в случае matlab v7.3

  • #16518: CI: кэширование pip и conda во всех рабочих процессах

  • #16524: TST: stats.permutation_test: усилить тест против `ks_2samp`

  • #16529: CI: очистка использования scikit-umfpack и scikit-sparse в CI

  • #16532: Устаревшие импорты в примерах docstring в `io.harwell_boeing`…

  • #16533: ENH: signal: добавить оконную функцию Ланцоша

  • #16534: CI: исправить установку scikit-umfpack и scikit-sparse в задании Azure

  • #16535: MAINT: signal: Исправить предупреждение об устаревании matplotlib в chirp…

  • #16543: DOC: обновить примеры документации cwt

  • #16544: DOC: добавление лучшего примера для `MultinomialQMC`.

  • #16546: DOC: Добавить альтернативный текст к изображениям в учебнике

  • #16547: ENH: исправлены предупреждения о границах в `minimize`

  • #16550: TST: исправление нестабильного теста sparse.linalg.exmp

  • #16552: CI: тестировать установку дистрибутива Python на Ubuntu Jammy (22.04 LTS)

  • #16554: TST: добавить таймаут в `test_kappa4_array_gh13582`

  • #16557: BUG: исправить `interpolate.RegularGridInterpolator` `out_of_bounds`…

  • #16559: ENH: добавление функции logpdf к распределению фон Мизеса

  • #16560: векторизация ortho_group.rvs

  • #16561: DOC: optimize: Исправлено предупреждение в строке документации differential_evolution

  • #16565: [DOC] неправильный синтаксис типа в документации basinhopping.

  • #16566: исправление строки документации оконной функции для длины окна

  • #16567: DOC: Добавить примечание о неточностях в матричных функциях

  • #16571: DOC: sparse.linalg: добавить ссылки на UMFPACK.

  • #16574: ENH: векторизация по выборкам `stats.ortho_group.rvs` и `stats.unitary_group.rvs`

  • #16576: исправление сломанной ссылки в документации по тестированию

  • #16587: DOC: добавлен импорт NumPy в примеры QMC.

  • #16589: DOC: обновить toolchain.rst после EOL manylinux_2_24; разрешить…

  • #16591: ENH: stats.nct: заменено на реализацию boost

  • #16592: DOC: interpolate: задокументировать обходное решение .roots()

  • #16594: MAINT: улучшена поддержка pytest-timeout

  • #16596: MAINT: stats.rv_continuous: последовательно возвращать скаляры NumPy

  • #16607: MAINT: удаление ненужных импортов `__future__`

  • #16608: TST: stats.rv_continuous: более прямой тест для numpy скалярного вывода

  • #16612: ENH: векторизация по выборкам `stats.special_ortho_group.rvs`

  • #16614: DOC: добавить импорт NumPy в примеры функций разложения linalg

  • #16615: DOC: Добавление import numpy в несколько файлов

  • #16616: DOC: Добавление import numpy в примеры в некоторых файлах stats

  • #16617: DOC: Обновить инструкции по отладке с использованием dev.py

  • #16618: DOC: добавление импорта NumPy в примеры bsplines

  • #16619: DOC: добавлен import numpy в некоторых примерах stats

  • #16620: DOC: Добавить импорт numpy в примеры

  • #16621: FIX: исправление вышестоящего кода для распределения бинома с делением на ноль

  • #16624: DOC: добавлены импорты NumPy в примерах `_mstats_basic.py`

  • #16625: DOC: добавление `import numpy as np` в примеры

  • #16626: BUG: cluster: исправить проблему `leaves_color_list`

  • #16627: TST: spatial.directed_hausdorff: Параметризованный test_random_state_None_int

  • #16629: DOC: Изменить пример scipy.stats.mode, чтобы он был нетривиальным.

  • #16631: MAINT: stats.gaussian_kde: выдача информативного сообщения при вырожденных…

  • #16632: MAINT: signal: исправлен пример поиска пиков

  • #16633: DOC: обновить документацию по бенчмаркингу для использования интерфейса dev.py

  • #16634: DOC: Добавить пример для fft.fht

  • #16635: DOC: исправлено пространство имён default_rng и стиль линии в примере

  • #16639: DOC: улучшенные ссылки в readme для новичков

  • #16640: MAINT: optimize: всегда возвращать float из обёртки функционала цели

  • #16641: ДОК: optimize: исправить документацию, что `curve_fit` xdata должен быть float…

  • #16644: DOC: io: Добавление раздела Examples для mminfo, mmread и mmwrite.

  • #16646: MAINT: have get_index_dtype follow its documentation and return…

  • #16647: MAINT: Исправление опечатки в названии функции expit в test_optimize.py

  • #16650: DOC: io: Добавление 'Examples' в строку документации 'whosmat'.

  • #16651: ENH: stats.resampling: автоматически определять, является ли статистика…

  • #16652: MAINT: Удалить неиспользуемые импорты.

  • #16653: DEV: сглаживающий сплайн с обобщенной перекрестной проверкой

  • #16654: ENH: stats: добавить псевдонимы к объектам результатов

  • #16658: BUG: signal: Сравнить window_length с правильной осью в savgol_filter

  • #16659: DOC: заменить `sphinx_panels` и `sphinx_tabs` на `sphinx_design`

  • #16666: MAINT: удалить неиспользуемый код `__main__` из подмодуля `optimize`

  • #16667: DOC: spatial: Исправлено описание барицентрических координат в Delaunay

  • #16668: DOC: signal: Обновление значений в примерах документации zpk2sos.

  • #16670: ТЕХОБСЛУЖ: исправить предупреждение компилятора в `signal/_firfilter.c`

  • #16672: BLD: обновить минимальные версии `meson` и `meson-python`

  • #16675: TST: sparse.linalg: увеличить допуск решения `lobpcg` в тесте

  • #16676: MAINT: stats.mstats.mode: рефакторинг, чтобы убрать `kwargs` из…

  • #16677: TST: ускорить тест mindist

  • #16678: DOC: удаление пользовательских цветов в css

  • #16680: MAINT: stats.gmean: исправления с `axis=None` при использовании маскированных массивов…

  • #16683: DEV: добавьте аргумент `–durations` в интерфейс dev.py

  • #16685: BLD: реализовать проверки версий компилятора для GCC и MSVC

  • #16687: DOC: signal: Обновить примеры в строке документации remez.

  • #16689: MAINT: sparse.linalg: удалить демо LGMRES

  • #16690: random uniform -> normal для инициализации lobpcg и arpack в svds

  • #16691: ENH: stats: Реализовать isf для распределения Леви.

  • #16692: ENH: stats.gaussian_kde: заменить использование inv_cov в pdf

  • #16696: ENH: Ускорить sparse.csgraph.dijkstra

  • #16699: DOC: stats: учебник по методам ресэмплинга и Монте-Карло

  • #16703: BLD: обновление минимальных версий meson(-python) и удаление явных…

  • #16704: DOC: улучшить некоторые ссылки MSVC в toolchain.rst

  • #16705: MAINT: добавлен метод `__bool__` в spatial.transform.Rotation

  • #16706: CI: добавить номер версии Meson в environment.yml для пересборки Docker…

  • #16707: DOC: расширить учебник `scipy.interpolate`

  • #16712: BUG: Update _svds.py: ортогонализация собственных векторов из arpack…

  • #16714: ENH: stats.bootstrap: расширить предыдущий результат бутстрапа

  • #16715: DOC: interpolate: добавить пример splPrep/PPoly.from_spline…

  • #16717: DOC: переформатирование строк документации seed

  • #16722: MAINT: дополнительные проверки истинности и длины пустого Rotation

  • #16730: MAINT: interpolate: использовать _fitpack_impl в fitpack2

  • #16731: ENH: interpolate.KroghInterpolator: выдать предупреждение о численной...

  • #16732: DOC: Заменить runtests.py на dev.py где уместно

  • #16733: DOC: Добавить ссылку на рабочий процесс разработки

  • #16735: DOC: перенос заметок о выпуске 1.9.0

  • #16738: REL: DOC: обновление переключателя версий

  • #16739: CI: переместить задание py311-dev на Meson

  • #16740: DOC: Исправление разметки Sphinx.

  • #16742: CI: переместить test_numpy_main в linux_meson

  • #16743: DEP: interpolate: откат устаревания только строк документации fitpack...

  • #16747: DOC: sparse.linalg: Исправить вывод в примере документации lobpcg.

  • #16753: DOC: Integrate: Добавить примеры несобственных интегралов для `dblquad`…

  • #16754: DOC: optimize: Исправить ошибку в примере linprog.

  • #16755: TST: sparse.linalg: Ослабление допуска для теста lobpcg 'test_tolerance_float32'

  • #16756: TST: тестовые исправления для pypy

  • #16758: ENH: освободить GIL во время вычисления оценки ядра KDE

  • #16761: DOC: добавлен логотип в readme.

  • #16762: MAINT: stats: пометить медленные тесты

  • #16766: DOC: toolchain: исправить зависимость от numpy для 1.7.2/3

  • #16770: ENH: stats: использование реализации Boost для skewnorm cdf/ppf

  • #16772: DOC: добавить один :math: в строку документации для согласованности

  • #16776: BUG: Установите размер nperseg равным размеру уже инициализированного окна…

  • #16778: MAINT: исправить пару ошибок Mypy, появившихся недавно

  • #16779: TST: Интерполяция: Переместить некорректно расположенные тесты NDInterpolator

  • #16788: DOC, TST: уточнение Voronoi Qz

  • #16790: ENH: stats.invgauss: использовать реализацию Boost для ppf/isf

  • #16791: MAINT: stats.skewnorm: исправление подгонки, когда асимметрия данных больше…

  • #16793: DOC: optimize: добавить руководство по milp

  • #16795: DOC: Встроенные сигнатуры методов `spatial.transform.Rotation`

  • #16797: ENH добавление extrapolate в BSpline.design_matrix

  • #16799: DOC: optimize.root_scalar: улучшить параметризацию методов

  • #16800: MAINT: удалить `_lib/_c99compat.h` и использовать C99 вместо `npy_math.h`…

  • #16801: ENH: добавлена спектральная 2-норма в _norm.py

  • #16804: ENH: stats.weibull_min: переопределение fit

  • #16806: DEV: обновить версию pydevtool для распространения кодов завершения

  • #16809: Doc: Добавлен отсутствующий «import numpy as np» в примеры документации…

  • #16811: DOC: исправление неработающих ссылок

  • #16816: MAINT: special: удалить одну зависимость `libnpymath`; больше `NPY_`…

  • #16817: MAINT: удалить `NPY_INLINE`, использовать `inline` вместо

  • #16818: MAINT: обновить git-подмодуль PROPACK, чтобы избавиться от выводов в тесте…

  • #16826: MAINT: исправление некоторых предупреждений сборки из `special/ellip_harm.pxd`

  • #16828: DOC: добавить импорт NumPy в примеры scipy.io

  • #16829: Interpn nonscalar followup

  • #16830: DOC: Добавить график в строку документации circmean

  • #16831: DOC: special: Несколько обновлений документации.

  • #16832: DOC: добавить импорт NumPy в примерах scipy.optimize

  • #16834: DOC: Улучшить документацию по круговой статистике

  • #16835: ENH: stats.ttest_1samp: добавлены confidence_interval и df

  • #16837: DOC: interpolate: небольшое улучшение примера кода для `BSpline.basis_element`

  • #16840: ENH: улучшение производительности BSplines.design_matrix

  • #16843: ENH: Обрабатывать методы np array в stats.binned_statistic_dd

  • #16847: DOC: interpolate.{RegularGridInterpolator, interpn} добавить примечание…

  • #16848: ENH: stats.anderson: добавить параметры подгонки в результат

  • #16853: DOC: interpolate: улучшить `interpolate.make_interp.spline`…

  • #16854: MAINT: Отложить ошибку импорта `pooch` для `scipy.datasets`

  • #16855: Обновление дорожной карты: scipy.interpolate и библиотеки Fortran

  • #16856: DOC: interpolate: добавление значения степени сплайна по умолчанию для `InterpolatedUnivariateSpline`

  • #16857: ENH : удалить ожидаемое предупреждение в BarycentricInterpolator

  • #16858: ENH: Изменить scipy.optimize.least_squares для поддержки границ...

  • #16860: DOC: интерполяция: улучшить документацию по параметру сглаживания сплайна.

  • #16863: DOC: Добавление руководств по вкладу в документацию

  • #16864: DOC: stats: Некоторые обновления:

  • #16865: DOC: interpolate: улучшить документацию `make_lsq_spline`

  • #16866: DEP, DOC: Показать устаревшие методы в документации и исправить перезапись...

  • #16867: DOC: исправить проблему с точностью в строке документации `Rotation.align_vectors`

  • #16869: DOC: Добавлен отсутствующий 'import numpy as np' в примеры документации…

  • : DOC: signal.correlate: улучшить раздел примечаний: MAINT: stats.multinomial: не изменять p[-1] при p[:-1].sum()…

  • #16874: DOC: signal: Добавить 'Примеры' в строку документации 'normalize'.

  • #16884: DOC: улучшить инструкции по установке из исходного кода

  • #16885: TST: Interpolate: Parameterise RegularGridInterpolator tests

  • #16886: CI: сборки только для scipy [skip azp][skip github]

  • #16887: DOC: optimize.linprog: адаптировать учебник для решения gh16531

  • #16888: DOC: описать, как cibuildwheel запускается и работает в CI

  • #16889: MAINT: interpolate: Удалить несколько неиспользуемых импортов.

  • #16890: ENH: optimize.OptimizeResult: улучшить красивое форматирование

  • #16891: TST: Interpolate: переименовать тест, чтобы он выполнялся

  • #16893: DOC: добавить диаграмму, объясняющую, как создаются и используются образы Docker…

  • #16896: DOC: Исправлена неработающая ссылка на странице "Дополнительные ресурсы по Git".

  • #16897: Передача параметра mip_rel_gap в оптимизатор HiGHS

  • #16899: DOC: добавить легенду к графику rv_histogram

  • #16902: ENH: stats.ttest_rel: добавление confidence_interval к результату

  • #16903: DOC: interpolate: добавление фактического условия сглаживания для `UnivariateSpline`

  • #16906: DOC: исправления проблем проверки refguide

  • #16907: BUG: stats: метод expect распределения фон Мизеса

  • #16910: MAINT: Перенос релизных заметок 1.9.1

  • #16913: ENH:interpolate: разрешить interp1d принимать единственное значение

  • #16916: DOC: добавить примечание об использовании interpn для данных на регулярной сетке

  • #16923: MAINT: integrate.qmc_quad: добавление квадратуры QMC

  • #16924: Исправление компиляции с -Wincompatible-function-pointer-types

  • #16931: DOC: добавить детали об отладке и интроспекции сборки Meson

  • #16933: MAINT : interpolate: добавлен тест для подавления предупреждения DivideByZero…

  • #16937: MAINT: ссылаться на python3 в refguide_check

  • #16939: MAINT: stats: переместить функцию `_contains_nan` в `_lib._util.py`

  • #16940: ДОК: Обновление примечания документации для truncnorm

  • #16941: MAINT: поддержка logpdf в NumericalInverseHermite (stats.sampling)

  • #16948: DOC: sparse.linalg.svds: исправление периодического сбоя проверки refguide

  • #16950: DOC: Добавление примеров для общих функций Бесселя

  • #16951: ENH: stats.fit: добавить plot_types в FitResult.plot

  • #16953: DEV: обновление dev.py для установки только измененных файлов

  • #16955: BLD: исправление или подавление предупреждений сборки Fortran

  • #16956: BLD: исправление проверок версии meson для MSVC

  • #16958: ENH: stats.crosstab: преобразовать выходной кортеж в bunch

  • #16959: DOC: Добавить пример для вейвлета Морле в scipy.signal

  • #16960: DOC: Исправлены отступы в benchmarking.rst

  • #16963: DOC: Обновить 2 ссылки, чтобы они указывали на стабильную версию.

  • #16967: ENH: stats.goodness_of_fit: общий тест на соответствие распределению

  • #16968: ENH: Закрывающая скобка в предупреждении о версии numpy

  • #16976: DOC: stats.qmc: исправить описание параметра seed

  • #16980: ДОКУМЕНТАЦИЯ: исправление опечаток с повторяющимися словами.

  • #16986: DOC: Исправить ссылку на отрендеренную документацию в руководстве по документации

  • #16987: ENH: stats.gaussian_kde: заменить использование inv_cov в logpdf

  • #16989: DOC: отредактировано описание параметра t_span в integrate.solve_ivp

  • #16990: CI: включить загрузки для (еженедельных) ночных сборок и обновить способ действия…

  • #16992: CI: обновление образа CI для запуска на Ubuntu 22.04 вместо 20.04

  • #16995: DOC: stats: исправление некорректно задокументированного атрибута statistic для…

  • #17003: DOC: Добавлены примеры для нескольких функций Бесселя

  • #17005: CI: зафиксировать OpenBLAS на конкретной сборке в задании macOS, чтобы избежать gges…

  • #17006: ENH: stats.spearmanr: добавить атрибут statistic в объект результата…

  • #17007: ENH: stats.kendalltau: добавить атрибут statistic в объект результата…

  • #17008: ENH: stats.weightedtau: добавление атрибута statistic в объект результата

  • #17009: Откат «CI: закрепить OpenBLAS на конкретной сборке в задании macOS, чтобы избежать…»

  • #17014: MAINT: удалить неиспользуемые переменные и импорты

  • #17016: ENH: stats.pearsonr, stats.pointbiserialr: добавление статистики/корреляции…

  • #17017: ENH: stats.somersd: добавление атрибута корреляции в объект результата

  • #17021: FIX: поведение параллелизма `dev.py build` и исправлены опечатки

  • #17022: Объяснить, откуда берется LIL

  • #17027: Исправлено объяснение разреженной матрицы List of List

  • #17029: CI: cirrus для сборки aarch64

  • #17030: ENH: stats.permutation_test: улучшить производительность выборок/пар…

  • #17032: TST: stats.fit: исправить случайное состояние

  • #17034: TST: stats.jarque_bera: исправление сбоя теста из-за обновления NumPy

  • #17036: DEV: Обновить GPG ключ в Docker [Gitpod]

  • #17038: дедуплицировать `splint` в обертках FITPACK; попытка 3

  • #17039: ENH: добавление функции `stats.expectile`

  • #17041: DOC: Добавить примеры для интегралов функций Бесселя

  • #17048: DOC:signal: Исправить опечатку в TransferFunction

  • #17049: TST: stats.jarque_bera: исправление сбоя теста из-за обновления NumPy

  • #17051: ENH: поддержка комплексных функций в integrate.quad

  • #17052: BLD: реализовано скрытие символов для Meson через версию компоновщика...

  • #17057: Исправление или избегание различных сбоев тестов, появляющихся в CI

  • #17062: Добавить местоположение и знак к результату теста Колмогорова-Смирнова

  • #17063: CI: исправление загрузки ночных сборок

  • #17068: MAINT: Удалены неиспользуемые импорты.

  • #17071: DOC: обновить maxfun в scipy.optimize.minimize(method='L-BFGS-B')…

  • #17073: DOC: примеры для производных функций Бесселя

  • #17076: DOC: spatial: Отредактировать пример voronoi_plot_2d.

  • #17079: BUG: исправить проблему `signal.sosfilt` с комплексными типами данных и Intel…

  • #17081: DOC: Исправление форматирования в строках документации svds

  • #17083: DOC: Исправить сломанную ссылку для переменных окружения NumPy doc

  • #17085: DOC: optimize: добавить ссылку на учебники SciPy cookbooks по milp

  • #17091: MAINT: интерполяция - удаление дублирования интерфейса FITPACK `sproot`.

  • #17093: ENH: улучшение поведения scipy.optimize.linprog (#17074)

  • #17094: DOC: примеры для корней функций Бесселя

  • #17099: BLD: отключить fast-math для компиляторов Intel

  • #17103: ENH: stats.Covariance: добавить CovViaDiagonal

  • #17106: CI: исправить тестирование `SCIPY_USE_PYTHRAN=0` и обновить pythran…

  • #17108: DOC: переформулировать описание ufunc на странице документации special

  • #17109: BLD: Убедиться, что Intel Fortran корректно обрабатывает отрицательный ноль.

  • #17110: DOC: добавить импорт Numpy в примеры scipy.sparse

  • #17112: ENH: Добавление поддержки класса bounds в curve_fit

  • #17115: ДОК: добавление импорта Numpy в примеры

  • #17117: ENH: stats.logistic: переопределение fit для оставшихся случаев

  • #17118: ENH: Поддержка комплексных функций в binned_statistic_dd

  • #17122: ENH: удалить дублирующий вызов функции

  • #17126: MAINT, ENH: scipy.stats: Рефакторинг `directionalmean` для возврата...

  • #17128: ENH: stats.covariance: добавить CovViaCholesky

  • #17130: DOC: удаление противоречивых сообщений

  • #17135: ENH: stats.Covariance: задание ковариационной матрицы через её собственное разложение

  • #17138: CI: добавлено разрешение для GH actions.

  • #17140: BUG: Исправление проблемы с некорректной передачей jac в minimizer в shgo

  • #17141: ENH: stats.fit: добавить оценку максимального интервала

  • #17144: DOC: замена `set_tight_layout` на `set_layout_engine`…

  • #17147: BENCH: удалить флаг `–quick` у `asv run` в dev.py

  • #17149: MAINT: удаление фильтра предупреждений certifi py3.11

  • #17152: ENH/MAINT: `qmc.LatinHypercube`: устаревание centered с scramble

  • #17157: ENH: Добавлена функция value_indices() в scipy.ndimage

  • #17159: MAINT: spatial: Пропустить `test_massive_arr_overflow` на системах…

  • #17161: MAINT: stats.sampling.NumericalInverseHermite: частное распределение…

  • #17163: ENH: Добавлена служебная функция `download_all` и скрипт

  • #17169: MAINT: special: Ослабить допуск для теста powm1.

  • #17170: MAINT: улучшение обработки mode/center вне области в...

  • #17175: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.9.2

  • #17177: DOC: stats: Исправить разметку versionadded для odds_ratio

  • #17178: DOC: interpolate: обсудить режимы сбоя SmoothBivariateSpline

  • #17180: DEP: interpolate: устаревание interp2d

  • #17181: CI: Исправить сборку колес для промежуточной стадии

  • #17182: MAINT: исправление опечатки "mat[r]ix"

  • #17183: DOC: примеры для `ive` и `kve`

  • #17184: DOC: stats: Исправить примечание к выпуску 1.9.0 о параметре 'weights'…

  • #17188: DOC: обновить переключатель версий для 1.9.2

  • #17198: MAINT: stats: удалить использование interp2d из levy_stable._fitstart

  • #17199: DOC: Исправление опечаток в документации аргументов проектирования IIR

  • #17215: MAINT: удалить код для старых версий numpy

  • #17217: MAINT: interpolate/RGI: сделать так, чтобы все методы _evaluate_YYY использовали self.values

  • #17223: ДОКУМЕНТАЦИЯ: linalg: Расширьте пример qz.

  • #17227: TST: stats.sampling.NumericalInverseHermite: отфильтровать все RuntimeWarnings

  • #17230: ENH: рефакторинг RegularGridInterpolator с поддержкой подклассов

  • #17233: DOC: примеры для функций Струве

  • #17236: stats/distributions: сделать rv_sample публичным, разрешить наследование

  • #17237: ENH: добавлен conditional_table в SciPy.stats.

  • #17238: DOC: linalg: Несколько обновлений документации.

  • #17243: ДОКУМЕНТАЦИЯ: special: Обновления для smirnov и smirnovi

  • #17247: MAINT: optimize.leastsq: исправление ковариации не SPD

  • #17256: doc/RegularizedIncompleteBetaFunction

  • #17258: MAINT: stats.multivariate_normal: замороженные rvs должны передавать cov_object…

  • #17259: DOC: CI: Добавить примечание о пропуске Cirrus CI.

  • #17262: MAINT: перенос релизных заметок 1.9.3

  • #17264: DOC: обновить переключатель версий для 1.9.3

  • #17273: TST: linalg: временно заглушить сбой в test_solve_discrete_are

  • #17276scipy.linalg.lapack.cgemqrt

  • #17277: ENH: Распределение случайного единичного вектора

  • #17279: TST: помечен тест без ошибки сегментации для DIRECT как xslow

  • #17280: DOC: пример для voigt_profile

  • #17283: STY: stats.Covariance: исправить проблему линтинга в `main`

  • #17284: MAINT: special: Ослабить допуск в test_sinpi() и test_cospi().

  • #17291: Cythonize 2D linear code path in RegularGridInterpolator

  • #17296: Исправлены сбои тестов, вызванные pytest 7.1.3

  • #17298: DOC: Добавление примеров в Stats Anderson

  • #17299: DOC: interpolate: Советы и трюки по экстраполяции

  • #17301: DOC, MAINT: удалить использование inspect.formatargspec при сборке документации

  • #17302: MAINT: special: Использовать boost для special.hyp1f1 с реальными входами.

  • #17303: Удаление рукописного `_fitpack.spalde` : перебазирование pr/17145

  • #17304: ENH: stats: реализовать _sf и _isf для invweibull.

  • #17305: BUG: interpolate: разрешить массивы данных нулевого размера

  • #17313: DOC: interpolate: добавить примечание о данных с разными масштабами

  • #17314: DOC: interpolate/tutorial: добавление примера длины 1

  • #17315: MAINT: special: Удалить тесты функций numpy arccosh, arcsinh…

  • #17317: DOC: interpolate/tutorial: добавить пример для равноотстоящих…

  • #17319: DOC: ссылки и примеры для huber/pseudo_huber

  • #17331: CI: В Azure зафиксировать pytest-xdist версии 2.5.0

  • #17340: DOC: уточнить использование границ с basinhopping

  • #17345: ENH: коммит для закрытия #1261 (trac #734) путем добавления аргумента xtol.

  • #17346: BLD: исправлено использование `SCIPY_USE_PYTHRAN=0` для сборки Meson

  • #17349: DOC: Исправить строки документации signal; завершить добавление 'import numpy as np'

  • #17351: CI: Закрепить ninja==1.10.2.4, чтобы избежать ошибки в 1.11.1, которая ломает meson.

  • #17355: DOC: spatial: Исправлены некоторые строки документации.

  • #17359: CI: пакеты ninja исправлены, поэтому открепите.

  • #17361: DOC: примеры для gdtr и gdtrc

  • #17363: DOC: скорректировать уведомление об устаревании для interp2d

  • #17366: DOC/MAINT: очистка пространства имён doctests

  • #17367: DOC: Добавлен отсутствующий параметр `build` в `dev.py`

  • #17369: DOC: последовательное использование `=` для документации аргументов

  • #17371: DOC: обновление руководства по RBF с новым `RBFInterpolator`

  • #17372: BLD: обновить до Meson 0.64.0, удалить строки `pure: false`

  • #17374: DOC: пример `special.itairy`

  • #17376: DOC: Добавить примеры к stats.mstats.find_repeats

  • #17395: DOC: optimize: обновить документацию minimize для отражения устаревания maxiter в tnc

  • #17397: BUG: signal: Изменить типы во вспомогательной функции upfirdn _output_len()

  • #17399: DOC: signal.iirdesign: удалить `bessel` из поддерживаемых фильтров…

  • #17400: TST: использовать norm в signal.TestBessel.test_fs_param

  • #17409: DOC: Примеры для специальных функций, связанных с F-распределением

  • #17415: MAINT: упрощение типизации Python 3.8

  • #17416: BLD: исправление множества предупреждений конфигурации с использованием `fs.copyfile`

  • #17417: BUG: integrate: simpson не обрабатывал целочисленные n-d массивы.

  • #17418: DOC: special: Удаление дублирующихся импортов из примеров special.

  • #17423: Документация для исправления #17089

  • #17426: BLD: исправление для подмодулей propack и boost - не запрашивать нативные...

  • #17427: DOC: optimize.linprog: adjust HiGHS URL

  • #17430: BLD: определить NDEBUG для имитации релизной сборки cmake

  • #17433: MAINT/TST: улучшено покрытие тестами для оптимизатора DIRECT

  • #17439: DOC: улучшен пример для распределения uniform_direction

  • #17446: MAINT: stats.gaussian_kde: ранняя ошибка, если n_features > n_data

  • #17447: MAINT: optimize.fminbound/minimize_scalar: добавить ссылки, различать…

  • #17448: MAINT: optimize.minimize_scalar: всегда учитывать ‘bounds’…

  • #17449: MAINT: удаление оставшихся вхождений unicode

  • #17457: DOC: Опечатка в примере двойного интеграла

  • #17466: BUG: stats: Исправление для gh-17444.

  • #17467: BUG: ndimage: Не использовать np.int0 (он совпадает с np.intp)

  • #17469: BUG: stats: Случайные параметры в `pytest.mark.parametrize()`…

  • #17471: MAINT: stats.rv_count: откат gh-17236

  • #17472: Устранение _make_points_and_values_ascending и его ненужных...

  • #17478: ENH: Добавить утилиту clear_cache для `scipy.datasets`

  • #17481: MAINT: special: удалить больше использования `npy_math.h`

  • #17482: MAINT: stats: Безусловное отключение повышения точности double в boost.

  • #17484: ДОК: удаление жёстко заданного значения из примера PoissonDisk

  • #17485: ENH: увеличение диапазона энтропии фон Мизеса

  • #17487: CI: зафиксировать setuptools для musllinux

  • #17489: BUG: ndimage: Обход проблемы gh-17270

  • #17496: DEV: dev.py: сделать задачу lint согласованной с CI

  • #17500: MAINT: special: Удаление ссылок на несуществующую функцию exp1m.

  • #17501: Minor: Исправлены опечатки в _svds.py

  • #17504: CI: PR запускаются против объединённой ветки main [skip circle][skip gh][skip azp]

  • #17512: TST: interpolate: прекратить пропуск теста с массивами нулевого размера

  • #17513: BUG: optimize: исправлена проблема 17380

  • #17526: BUG, DOC: stats: исправить кнопку `[source]`, перенаправляющую на неправильную…

  • #17534: DOC: заметки о выпуске 1.10.0

  • #17536: DOC: Примеры для `yve` и `jve`

  • #17540: DOC: исправить документацию `make_smoothing_spline`

  • #17543: CI: исправить сбои gh17539 в запуске alpine linux

  • #17545: BUG: special: исправить обработку субнормального ввода для lambertw.

  • #17551: BUG Fix: Обновление lobpcg.py для преобразования массивов истории в списки для…

  • #17569: MAINT: границы версий для 1.10.0rc1/исправления relnotes

  • #17579: Откат "ENH: stats.ks_2samp: Pythranize remaining exact p-value…"

  • #17580: CI: native cp38-macosx_arm64 [сборка wheel][пропустить azp][пропустить circle][пропустить...

  • #17583: MAINT: 1.10.0rc1 обратные порты, раунд 2

  • #17591: MAINT: stats.pearsonr: вызов ошибки для комплексного ввода

  • #17600: ДОКУМЕНТАЦИЯ: обновить переключатель версий для 1.10

  • #17611: MAINT: Обновить хэш файла ascent.dat

  • #17614: MAINT: optimize.milp: не предупреждать об опции `mip_rel_gap`

  • #17627: MAINT: Приведение изображения `datasets.ascent` к типу float64

  • #17634: MAINT: обработка ошибок приведения типов для NumPy 1.24

  • #17638: MAINT, TST: сегфолт-шим для alpine/musl

  • #17640: MAINT: подготовка к SciPy 1.10.0rc2

  • #17645: MAINT: stats.rankdata: обеспечение согласованной обработки формы

  • #17653: MAINT: исключение pybind11 для win

  • #17656: MAINT: бэкпорты для 1.10.0rc2, второй раунд

  • #17662: Исправление неопределенного поведения в scipy.fft

  • #17686: REV: integrate.qmc_quad: отложить выпуск до SciPy 1.11.0

  • #17689: REL: integrate.qmc_quad: удалить из заметок о выпуске