Примечания к выпуску SciPy 1.11.0

SciPy 1.11.0 — это результат 6 месяцев напряженной работы. Он содержит много новых функций, множество исправлений ошибок, улучшенное покрытие тестами и лучшую документацию. В этом выпуске было несколько устареваний и изменений API, которые задокументированы ниже. Всем пользователям рекомендуется обновиться до этого выпуска, так как в нем большое количество исправлений ошибок и оптимизаций. Перед обновлением мы рекомендуем пользователям проверить, что их собственный код не использует устаревшую функциональность SciPy (для этого запустите свой код с python -Wd и проверка на DeprecationWarning s). Наше внимание в разработке теперь переключится на выпуски исправлений ошибок в ветке 1.11.x и на добавление новых функций в основной ветке.

Для этого выпуска требуется Python 3.9+ и NumPy 1.21.6 или выше.

Для работы на PyPy требуется PyPy3 6.0+.

Основные моменты этого выпуска

• Несколько scipy.sparse улучшения API массивов, включая sparse.sparray, новый публичный базовый класс, отличный от старого sparse.spmatrix класс, правильная поддержка 64-битных индексов и многочисленные устаревания, прокладывающие путь к современному опыту работы с разреженными массивами.

• scipy.stats добавлены инструменты для анализа выживаемости, множественного тестирования гипотез, анализа чувствительности и работы с цензурированными данными.

• Была добавлена новая функция для квази-Монте-Карло интегрирования, а также функции линейной алгебры det и lu теперь принимают nD-массивы.

• An axes аргумент был добавлен в целом к ndimage функции, облегчая анализ сложенных данных изображений.

Новые возможности

scipy.integrate улучшения

• Добавлен scipy.integrate.qmc_quad для квази-Монте-Карло интегрирования.

• Для четного количества точек, scipy.integrate.simpson теперь вычисляет параболический сегмент по последним трем точкам, что дает улучшенную точность по сравнению с предыдущей реализацией.

scipy.cluster улучшения

• disjoint_set имеет новый метод subset_size для предоставления размера определённого подмножества.

scipy.constants улучшения

• The quetta, ronna, ronto, и quecto Были добавлены префиксы СИ.

scipy.linalg улучшения

• scipy.linalg.det улучшена и теперь принимает nD-массивы.

• scipy.linalg.lu улучшена и теперь принимает nD-массивы. С новой p_indices переключение аргумента перестановки вывода может быть 1D (n,) индекс перестановки вместо полного (n, n) массив.

scipy.ndimage улучшения

• axes аргумент был добавлен в rank_filter, percentile_filter, median_filter, uniform_filter, minimum_filter, maximum_filter, и gaussian_filter, что может быть полезно для обработки стопок данных изображений.

scipy.optimize улучшения

• scipy.optimize.linprog теперь передает нераспознанные опции напрямую в HiGHS.

• scipy.optimize.root_scalar теперь использует метод Ньютона для использования без предоставления fprime и secant метод может использоваться без второго предположения.

• scipy.optimize.lsq_linear теперь принимает bounds аргументы типа scipy.optimize.Bounds.

• scipy.optimize.minimize method='cobyla' теперь поддерживает простые ограничения типа границ.

• Пользователи могут включить новый интерфейс обратного вызова для большинства методов scipy.optimize.minimize: Если предоставленный вызываемый объект обратного вызова принимает один аргумент ключевого слова, intermediate_result, scipy.optimize.minimize теперь передает как текущее решение, так и оптимальное значение целевой функции в callback в виде экземпляра scipy.optimize.OptimizeResultОн также позволяет пользователю прервать оптимизацию, вызвав StopIteration исключение из функции обратного вызова. scipy.optimize.minimize вернется нормально, и последняя информация о решении предоставляется в объекте результата.

• scipy.optimize.curve_fit теперь поддерживает необязательный nan_policy аргумент.

• scipy.optimize.shgo теперь имеет параллелизацию с workers аргумент, симметричные аргументы, которые могут улучшить производительность, дизайн на основе классов для улучшения удобства использования и общее повышение производительности.

scipy.signal улучшения

• istft имеет улучшенное сообщение предупреждения при нарушении условия NOLA.

scipy.sparse улучшения

• Новый публичный базовый класс scipy.sparse.sparray был введён, позволяя дальнейшее расширение API разреженных массивов (например, поддержку одномерных разреженных массивов) без нарушения обратной совместимости. isinstance(x, scipy.sparse.sparray) для выбора новых разреженных классов массивов, в то время как isinstance(x, scipy.sparse.spmatrix) выбирает только старые классы разреженных матриц.

• Деление разреженных массивов на плотный массив теперь возвращает разреженные массивы.

• scipy.sparse.isspmatrix теперь возвращает только True для экземпляров разреженных матриц. scipy.sparse.issparse теперь должен использоваться вместо этого для проверки экземпляров разреженных массивов или экземпляров разреженных матриц.

• Разреженные массивы, созданные с индексами int64, больше не будут автоматически понижаться до int32.

• The argmin и argmax методы теперь возвращают правильный результат при наличии явных нулей.

scipy.sparse.linalg улучшения

• деление LinearOperator на число теперь возвращает _ScaledLinearOperator

• LinearOperator теперь поддерживает правое умножение на массивы

• lobpcg должен быть более эффективным после удаления избыточного QR-разложения.

scipy.spatial улучшения

• Использование нового C++ бэкенда для дополнительных метрик расстояния, большинство из которых покажут значительное улучшение производительности, хотя известно несколько незначительных регрессий. Они сосредоточены на расстояниях между булевыми массивами.

scipy.special улучшения

• Функции факториала factorial, factorial2 и factorialk были согласованы в своём поведении (в терминах размерности, ошибок и т.д.). Кроме того, factorial2 теперь может обрабатывать массивы с exact=True, и factorialk может обрабатывать массивы.

scipy.stats улучшения

Новые возможности

• scipy.stats.sobol_indices, метод для вычисления индексов чувствительности Соболя.

• scipy.stats.dunnett, который выполняет тест Даннетта для средних значений нескольких экспериментальных групп против среднего значения контрольной группы.

• scipy.stats.ecdf для вычисления эмпирической CDF и дополнительной CDF (функции выживания / SF) по нецензурированным или правоцензурированным данным. Эта функция также полезна для анализа выживаемости / оценки Каплана-Мейера.

• scipy.stats.logrank для сравнения функций выживания, лежащих в основе выборок.

• scipy.stats.false_discovery_control для корректировки p-значений для контроля частоты ложных открытий при множественных проверках гипотез с использованием процедур Бенджамини-Хохберга или Бенджамини-Йекутиели.

• scipy.stats.CensoredData для представления цензурированных данных. Может использоваться как вход для fit методу одномерных распределений и новому ecdf функция.

• критерий согласия Филлибена как method='Filliben' of scipy.stats.goodness_of_fit.

• scipy.stats.ttest_ind имеет новый метод, confidence_interval для вычисления доверительного интервала разности средних.

• scipy.stats.MonteCarloMethod, scipy.stats.PermutationMethod, и scipy.stats.BootstrapMethod это новые классы для настройки передискретизации и/или Монте-Карло версий тестов гипотез. В настоящее время они могут использоваться с scipy.stats.pearsonr.

Статистические распределения

• Добавлено распределение Фишера фон Мизеса как scipy.stats.vonmises_fisher. Это распределение является наиболее распространенным аналогом нормального распределения на единичной сфере.

• Добавлено релятивистское распределение Брейта-Вигнера как scipy.stats.rel_breitwigner. Он используется в физике высоких энергий для моделирования резонансов.

• Добавлено распределение Дирихле мультиномиальное как scipy.stats.dirichlet_multinomial.

• Улучшена скорость и точность нескольких одномерных статистических распределений.

  • scipy.stats.anglit sf

  • scipy.stats.beta entropy

  • scipy.stats.betaprime cdf, sf, ppf

  • scipy.stats.chi entropy

  • scipy.stats.chi2 entropy

  • scipy.stats.dgamma entropy, cdf, sf, ppf, и isf

  • scipy.stats.dweibull entropy, sf, и isf

  • scipy.stats.exponweib sf и isf

  • scipy.stats.f entropy

  • scipy.stats.foldcauchy sf

  • scipy.stats.foldnorm cdf и sf

  • scipy.stats.gamma entropy

  • scipy.stats.genexpon ppf, isf, rvs

  • scipy.stats.gengamma entropy

  • scipy.stats.geom entropy

  • scipy.stats.genlogistic entropy, logcdf, sf, ppf, и isf

  • scipy.stats.genhyperbolic cdf и sf

  • scipy.stats.gibrat sf и isf

  • scipy.stats.gompertz entropy, sf. и isf

  • scipy.stats.halflogistic sf, и isf

  • scipy.stats.halfcauchy sf и isf

  • scipy.stats.halfnorm cdf, sf, и isf

  • scipy.stats.invgamma entropy

  • scipy.stats.invgauss entropy

  • scipy.stats.johnsonsb pdf, cdf, sf, ppf, и isf

  • scipy.stats.johnsonsu pdf, sf, isf, и stats

  • scipy.stats.lognorm fit

  • scipy.stats.loguniform entropy, logpdf, pdf, cdf, ppf, и stats

  • scipy.stats.maxwell sf и isf

  • scipy.stats.nakagami entropy

  • scipy.stats.powerlaw sf

  • scipy.stats.powerlognorm logpdf, logsf, sf, и isf

  • scipy.stats.powernorm sf и isf

  • scipy.stats.t entropy, logpdf, и pdf

  • scipy.stats.truncexpon sf, и isf

  • scipy.stats.truncnorm entropy

  • scipy.stats.truncpareto fit

  • scipy.stats.vonmises fit

• scipy.stats.multivariate_t теперь имеет cdf и entropy методы.

• scipy.stats.multivariate_normal, scipy.stats.matrix_normal, и scipy.stats.invwishart теперь имеют entropy метод.

Другие улучшения

• scipy.stats.monte_carlo_test теперь поддерживает статистику по нескольким выборкам.

• scipy.stats.bootstrap теперь может создавать односторонние доверительные интервалы.

• scipy.stats.rankdata производительность была улучшена для method=ordinal и method=dense.

• scipy.stats.moment теперь поддерживает расчёт нецентральных моментов.

• scipy.stats.anderson теперь поддерживает weibull_min распределение.

• scipy.stats.sem и scipy.stats.iqr теперь поддерживает axis, nan_policy, и входные данные в виде маскированного массива.

Устаревшие функции

• Индексирование разреженной матрицы с Multi-Ellipsis устарело и будет удалено в SciPy 1.13.

• Несколько методов были устаревшими для разреженных массивов: asfptype, getrow, getcol, get_shape, getmaxprint, set_shape, getnnz, и getformat. Кроме того, .A и .H атрибуты были устаревшими. Типы разреженных матриц не затрагиваются.

• The scipy.linalg функции tri, triu & tril устарели и будут удалены в SciPy 1.13. Пользователям рекомендуется использовать версии этих функций NumPy с идентичными именами.

• The scipy.signal функции bspline, quadratic & cubic устарели и будут удалены в SciPy 1.13. Пользователям рекомендуется использовать scipy.interpolate.BSpline вместо этого.

• The even ключевое слово scipy.integrate.simpson устарел и будет удален в SciPy 1.13.0. Пользователям следует оставить это значение по умолчанию, так как это дает улучшенную точность по сравнению с другими методами.

• Используя exact=True при передаче целых чисел в массив float в factorial устарел и будет удален в SciPy 1.13.0.

• float128 и object dtypes устарели для scipy.signal.medfilt и scipy.signal.order_filter

• Функции scipy.signal.{lsim2, impulse2, step2} давно были устаревшими только в документации. Теперь они вызывают предупреждение DeprecationWarning и будут удалены в SciPy 1.13.0.

• Импорт оконных функций напрямую из scipy.window были мягко устаревшими начиная с SciPy 1.1.0. Теперь они вызывают DeprecationWarning и будет удален в SciPy 1.13.0. Пользователи должны вместо этого импортировать их из scipy.signal.window или используйте удобную функцию scipy.signal.get_window.

Обратно несовместимые изменения

• Значение по умолчанию для legacy ключевое слово scipy.special.comb изменился с True to False, как было объявлено с момента его введения.

Устаревшие устаревания

Ведется работа по завершению давно устаревших функций. Следующие ранее устаревшие возможности затронуты:

• The n ключевое слово было удалено из scipy.stats.moment.

• The alpha ключевое слово было удалено из scipy.stats.interval.

• Опечатка gilbrat распределение было удалено (используйте scipy.stats.gibrat).

• Устаревшее написание kulsinski метрика расстояния была удалена (используйте scipy.spatial.distance.kulczynski1).

• The vertices ключевое слово scipy.spatial.Delauney.qhull был удалён (используйте simplices).

• The residual свойство scipy.sparse.csgraph.maximum_flow был удален (используйте flow).

• The extradoc ключевое слово scipy.stats.rv_continuous, scipy.stats.rv_discrete и scipy.stats.rv_sample был удален.

• The sym_pos ключевое слово scipy.linalg.solve был удален.

• The scipy.optimize.minimize функция теперь вызывает ошибку для x0 с x0.ndim > 1.

• В scipy.stats.mode, значение по умолчанию keepdims теперь False, и поддержка нечислового ввода была удалена.

• Функция scipy.signal.lsim больше не поддерживает неравномерные временные шаги.

Прочие изменения

• Переписал документацию по сборке из исходников и реструктурировал руководство для контрибьюторов.

• Улучшенная поддержка кросс-компиляции с системой сборки meson.

• Инфраструктура блокнотов MyST-NB была добавлена в нашу документацию.

Авторы

• h-vetinari (69)

• Ориол Абриль-Пла (1) +

• Том Адамчевски (1) +

• Антон Ахмеров (13)

• Андрей Акиншин (1) +

• alice (1) +

• Oren Amsalem (1)

• Росс Барновски (13)

• Кристоф Баумгартен (2)

• Dawson Beatty (1) +

• Doron Behar (1) +

• Peter Bell (1)

• Джон Бельмонте (1) +

• boeleman (1) +

• Джек Борчаниан (1) +

• Matt Borland (3) +

• Jake Bowhay (41)

• Ларри Брэдли (1) +

• Сиенна Брент (1) +

• Мэтью Бретт (1)

• Евгений Буровский (39)

• Matthias Bussonnier (2)

• Maria Cann (1) +

• Альфредо Карелла (1) +

• CJ Carey (34)

• Hood Chatham (2)

• Anirudh Dagar (3)

• Альберто Дефенди (1) +

• Pol del Aguila (1) +

• Ханс Дембински (1)

• Деннис (1) +

• Vinayak Dev (1) +

• Thomas Duvernay (1)

• DWesl (4)

• Stefan Endres (66)

• Evandro (1) +

• Tom Eversdijk (2) +

• Isuru Fernando (1)

• Франц Форстмайр (4)

• Джозеф Фокс-Рабинович (1)

• Стефано Фраззетто (1) +

• Нил Гирдхар (1)

• Caden Gobat (1) +

• Ralf Gommers (153)

• GonVas (1) +

• Marco Gorelli (1)

• Бретт Грэм (2) +

• Matt Haberland (388)

• harshvardhan2707 (1) +

• BDF (класс в scipy.integrate)

• Гийом Орель (1)

• Герт-Ян Хёйзинг (1) +

• Якоб Якобсон (2)

• Julien Jerphanion (10)

• jyuv (2)

• Rajarshi Karmakar (1) +

• Ganesh Kathiresan (3) +

• Robert Kern (4)

• Andrew Knyazev (4)

• Sergey Koposov (1)

• Rishi Kulkarni (2) +

• Эрик Ларсон (1)

• Zoufiné Lauer-Bare (2) +

• Antony Lee (3)

• Gregory R. Lee (8)

• Guillaume Lemaitre (2) +

• lilinjie (2) +

• Яннис Линардос (1) +

• Christian Lorentzen (5)

• Лоик Эстев (1)

• Адам Луговски (1) +

• Чарли Марш (2) +

• Борис Мартин (1) +

• Nicholas McKibben (11)

• Melissa Weber Mendonça (58)

• Michał Górny (1) +

• Джаррод Миллман (5)

• Stefanie Molin (2) +

• Mark W. Mueller (1) +

• mustafacevik (1) +

• Takumasa N (1) +

• nboudrie (1)

• Andrew Nelson (112)

• Нико Шлёмер (4)

• Lysandros Nikolaou (2) +

• Kyle Oman (1)

• OmarManzoor (2) +

• Simon Ott (1) +

• Geoffrey Oxberry (1) +

• Джеффри М. Оксберри (2) +

• Sravya papaganti (1) +

• Tirth Patel (2)

• Ильхан Полат (32)

• Quentin Barthélemy (1)

• Маттео Расо (12) +

• Тайлер Редди (143)

• Лукас Робертс (1)

• Pamphile Roy (225)

• Джордан Рупрехт (1) +

• Atsushi Sakai (11)

• Омар Салман (7) +

• Лео Сандлер (1) +

• Ujjwal Sarswat (3) +

• Saumya (1) +

• Daniel Schmitz (79)

• Henry Schreiner (2) +

• Dan Schult (8) +

• Eli Schwartz (6)

• Томер Сери (2) +

• Scott Shambaugh (10) +

• Gagandeep Singh (1)

• Итан Штайнберг (6) +

• stepeos (2) +

• Albert Steppi (3)

• Strahinja Lukić (1)

• Kai Striega (4)

• suen-bit (1) +

• Tartopohm (2)

• Logan Thomas (2) +

• Jacopo Tissino (1) +

• Matus Valo (12) +

• Jacob Vanderplas (2)

• Christian Veenhuis (1) +

• Айзек Виршуп (3)

• Stefan van der Walt (14)

• Warren Weckesser (63)

• windows-server-2003 (1)

• Леви Джон Вольф (3)

• Nobel Wong (1) +

• Benjamin Yeh (1) +

• Рори Йорк (1)

• Younes (2) +

• Zaikun ZHANG (1) +

• Alex Zverianskii (1) +

Всего 134 человека внесли вклад в этот релиз. Люди со знаком «+» рядом с именами внесли патч впервые. Этот список имен генерируется автоматически и может быть неполным.

Проблемы, закрытые для версии 1.11.0

• #1766: __fitpack.h вычисления рабочего массива практически одна большая ошибка….

• #1953: использовать пользовательские предупреждения вместо операторов print (Trac #1428)

• #3089: brentq, возвраты nan и границы

• #4257: scipy.optimize.line_search возвращает None

• #4532: ограничение типа box в scipy optimize cobyla

• #5584: Подозрение на проблему потери значимости при проверке знака в методе бисекции

• #5618: Решение для низкой точности simps с четным числом точек

• #5899: minimize_scalar – странное поведение

• #6414: распределение Брейта-Вигнера в scipy.stats

• #6842: Ковариационная матрица, возвращаемая ODR, должна масштабироваться на остаточную…

• #7306: есть ли способ остановить оптимизацию?

• #7799: результат basinhopping нарушает ограничения

• #8176: optimize.minimize должен предоставлять способ возврата функции стоимости…

• #8394: brentq возвращает решения за пределами границ

• #8485: freqz() вывод для полосового фильтра Баттерворта пятого порядка (нижняя частота среза...)

• #8922: Ошибка в Solve_ivp с решателями BDF и Radau и массивами numpy

• #9061: Будет ли векторизованная функция давать преимущества для scipy.integrate.LSODA?

• #9265: DOC: optimize.minimize: рецепт для избежания избыточной работы при…

• #9412: Значение обратного вызова ошибочно игнорируется в minimize

• #9728: DOC: scipy.integrate.solve_ivp

• #9955: stats.mode nan_policy='omit' неожиданное поведение, когда данные…

• #10050: [Ошибка] несовместимый канонический формат для coo_matrix

• #10370: SciPy выдает ошибку, ожидая квадратную матрицу при использовании для нахождения корней…

• #10437: scipy.optimize.dual_annealing всегда отклоняет не улучшающее состояние

• #10554: ndimage.gaussian_filter предоставляет опцию axis

• #10829: Расширение Anderson Darling для распределения Вейбулла

• #10853: ImportError: cannot import name spatial

• #11052: optimize.dual_annealing не передает аргументы якобиану.

• #11564: Объекты LinearOperator не могут применяться к разреженным матрицам

• #11723: Методы Монте-Карло для scipy.integrate

• #11775: Multi xatol для алгоритма Nedler-Mead

• #11841: Игнорировать NaN с scipy.optimize.curve_fit

• #12114: scipy.optimize.shgo(): ‘args’ некорректно передаётся в ограничение…

• #12715: Почему ковариация из curve_fit так сильно зависит от общего...

• #13122: Набор тестов не проходит на Python 3.10: проблема с factorial() на...

• #13258: **kwargs для optimize.root_scalar и подобных

• #13407: `if rtol < _rtol / 4` следует изменить?

• #13535: Итерация Ньютона не должна выполняться после интерполяции секущей

• #13547: optimize.shgo: обработка целевых функций, возвращающих градиент…

• #13554: Правильный корень для теста APS13 — 0

• #13757: API для представления цензурированных данных

• #13974: BUG: optimize.shgo: не используются опции

• #14059: Граница абсолютной погрешности 'xtol' в 'optimize/zeros.py' составляет...

• #14262: cython_blas не использует const в сигнатурах

• #14414: brentq сходится и не вызывает ошибку для функций np.nan

• #14486: Одна ошибка, одна оплошность и одно предложение по рефакторингу для…

• #14519: scipy/stats/tests/test_continuous_basic.py::test_cont_basic[500-200-ncf-arg74] тест не проходит с IntegrationWarning

• #14525: scipy.signal.bspline не работает для целочисленных типов

• #14858: BUG: scipy.optimize.bracket иногда молча завершается с ошибкой

• #14901: BUG: stats: методы распределения выдают ненужные предупреждения из...

• #15089: BUG: scipy.optimize.minimize() не сообщает о наименьшей энергии…

• #15136: ENH: Обновление версии boost.math

• #15177: BUG: поэлементное деление между разреженными матрицами и массивами...

• #15212: BUG: странное поведение scipy.integrate.quad для расходящихся интегралов

• #15514: BUG: optimize.shgo: ошибка с векторными ограничениями

• #15600: BUG: обработать несоответствия в факториальных функциях и их...

• #15613: ENH: Предоставить функции для численного вычисления логарифмических интегралов (например,...

• #15702: MAINT:linalg: Либо тихий импорт версий NumPy, либо устаревание…

• #15706: DEP: удаление устаревших параметров из распределений stats

• #15755: DEP: объединить lsim2 в lsim

• #15756: DEP: удалить поддержку нечисловых массивов в stats.mode

• #15790: BUG: `isspmatrix` не учитывает разреженные массивы

• #15808: DEP: вызов исключения при >1-мерных входных данных для optimize.minimize

• #15814: CI: перенести задания Azure в GitHub Actions

• #15818: DEP: удаление ключевого слова extradoc в _distn_infrastructure

• #15829: DEP: удаление ключевого слова sym_pos в scipy.linalg.solve

• #15852: DOC: вспомогательная функция для инициализации примеров

• #15906: Отсутствует параметр степени свободы в возвращаемом значении `stats.ttest_ind`

• #15985: ENH, DOC: Добавлен раздел, объясняющий, почему и когда использовать пользовательский…

• #15988: DEP: удалить устаревшее распределение gilbrat

• #16014: DEP: удалить MaximumFlowResult.residual

• #16068: BUG: Отсутствующая константа в документации

• #16079: BUG: hypergeom.cdf медленнее в 1.8.0, чем в 1.7.3

• #16196: BUG: OptimizeResult из optimize.minimize_scalar изменяет 'x'…

• #16269: DEP: удаление аргумента `maxiter` в `_minimize_tnc`

• #16270: DEP: удалить аргумент `vertices` в qhull

• #16271: DEP: удалить `scipy.spatial.distance.kulsinski`

• #16312: Meson жалуется на абсолютный путь включения

• #16322: DOC: сборка на Windows использует GCC с Meson, а не MSVC

• #16595: BUG: stats.mode выдает раздражающее RuntimeWarning о nan, даже…

• #16734: BUG: функция p1evl в povevl.h не делает то, что описано

• #16803: Обновить `scipy/__config__.py`, чтобы содержать полезную информацию

• #16810: ENH: реализация распределения Дирихле-мультиномиала

• #16917: BUG: Собранный SciPy для Windows не может импортировать _fblas через pip install…

• #16929: BUG: `scipy.sparse.csc_matrix.argmin` возвращает неверные значения

• #16949: Сбои тестов для `gges` и `qz` для ввода float32 в macOS…

• #16971: BUG: [проблема в scipy.optimize.shgo, для minimizer_kwargs COBYLA…

• #16998: Распределения после распаковки и глубокого копирования не используют глобальный случайный…

• #17024: ENH: Принудительное положительное значение вещественной части Rotation.as_quat().

• #17107: BUG: Сигнатура cKDTree.query_pairs в документации не…

• #17137: BUG: optimize: Периодический сбой `test_milp_timeout_16545`

• #17146: BUG: Вероятность в scipy stats больше 1

• #17214: ОШИБКА: scipy.stats.mode: несовместимая форма при `axis=None`…

• #17234: BUG: ошибка цитонизации / компиляции с веткой разработки…

• #17250: ENH: Предоставить доступ к параллельным решателям HiGHS в высокоуровневом API

• #17281: БАГ: использование LinearOperator в качестве правого операнда @ вызывает NumPy…

• #17285: ENH: Предоставить доступ к DisjointSet._sizes

• #17312: ENH: Уточнение, что ndimage.find_objects возвращает срезы, упорядоченные...

• #17335: ENH: заменить термин zero на root в newton

• #17368: БАГ: import scipy.stats не работает под valgrind

• #17378: griddata linear / LinearNDInterpolator неожиданное поведение

• #17381: BUG: FutureWarning в distance_transform_cdt

• #17388: BUG: stats.binom: Исправление ошибки в граничном случае распределения binomial из Boost?

• #17403: DOC: В руководстве пользователя нет общей страницы `scipy.sparse`

• #17431: ENH: ECDF в scipy.

• #17456: ENH: пользовательские критерии остановки с вспомогательной функцией

• #17516: BUG: Ошибка в документации для scipy.optimize.minimize

• #17532: DOC: боковая панель перекрывает часть текста в...

• #17548: CI: Образ runner для Ubuntu 18.04 Actions устарел

• #17570: ENH: optimize.root_scalar: по умолчанию использовать `newton`, когда только `x0`…

• #17576: ENH: переопределить метод fit для von mises

• #17593: BUG: невозможно импортировать имя 'permutation_test' из 'scipy.stats'

• #17604: DOC: optimize.curve_fit: документация `fvec` не конкретна

• #17620: ENH: Кэшируемый параметр нормализации для замороженных распределений

• #17631: BUG: численные проблемы для cdf/ppf распределения betaprime

• #17639: BUG: "xl" не возвращается при success = False для scipy.optimize.shgo

• #17652: Проверить на отсутствие запущенных тестов из-за имени тестовой функции и…

• #17667: BUG: Неправильные p-значения в знаковом ранговом критерии Уилкоксона из-за…

• #17683: TST: stats: Несколько функций без тестов в `stats.mstats`

• #17713: BUG: `_axis_nan_policy` изменяет некоторые распространённые `TypeError`

• #17725: BUG: spatial: Плохое сообщение об ошибке от `hamming`, когда `w` имеет…

• #17749: ENH: Вычислять нецентральные моменты с помощью `stats.moment`?

• #17754: Косинусное расстояние вектора до самого себя возвращает небольшой ненулевой ответ…

• #17776: BUG: dblquad и аргумент args

• #17788: ENH: Scipy Optimize, равные границы должны передаваться напрямую в…

• #17805: BUG: stats: dgamma.sf и dgamma.cdf теряют точность в хвостах

• #17809: BUG: CDF и PMF биномиальной функции не совпадают при экстремальных значениях

• #17815: DOC: улучшение документации для distance_transform_{cdt,edt}

• #17819: BUG: `stats.ttest_ind_from_stats` не проверяет, является ли стандартное…

• #17828: DOC: UnivariateSpline не имеет документации или ссылки.

• #17845: BUG: 1.10.0 FIR Decimation сломан при указании ftype как…

• #17846: BUG: Бесконечный цикл в scipy.integrate.solve_ivp()

• #17860: DOC: Неверная ссылка на ARPACK

• #17866: DOC: Должен ли раздел ‘Result Classes’ быть отдельным верхнеуровневым разделом?

• #17911: DOC: Формула Тастина в scipy.signal.bilinear пропускает…

• #17913: Неожиданное поведение p-значения pearsonr для односторонних тестов

• #17916: BUG: scipy 1.10.0 падает при использовании большого числа с плавающей точкой в skellam…

• #17941: DOC: руководство по установке флага dev.py build -j в документации,…

• #17954: BUG: ошибка в lobpcg

• #17970: BUG: проблема сборки ILP64 на Python 3.11

• #17985: DOC: обновить процесс генерации wheel

• #17992: BUG: файлы matlab с глубокими списками массивов с разными…

• #17999: DOC: некорректный пример для stats.cramervonmises

• #18026: BUG: stats: Ошибка от, например, `stats.betabinom.stats(10, 2, 3,…

• #18067: ENH: stats: объект конфигурации ресэмплинга/Монте-Карло

• #18069: ENH: stats.ttest_ind несовместим с R. Он не позволяет…

• #18071: BUG: rv_continuous.stats не сходится при попытке оценить…

• #18074: BUG: неправильные зависимости для pooch

• #18078: BUG: Семантика `QMCEngine.reset()` и переданный `Generator`…

• #18079: BUG: `Halton(seed=rng)` не потребляет ГСЧ `Generator`…

• #18106: BUG: Linprog сообщает о неудаче, несмотря на успешную сходимость, при условии...

• #18115: BUG: ValueError: установка элемента массива с последовательностью для…

• #18117: BUG: stats: большие ошибки в genhyperbolic.cdf и .sf для больших…

• #18119: DOC: Комментарий о `fmin_powell` неверен

• #18123: BUG: [mmread] Ошибка при чтении файла mtx с пробелами перед...

• #18132: BUG: недопустимый вывод и поведение scipy.stats.somersd

• #18139: BUG: переполнение в 'новой' реализации scipy.stats.kendalltau

• #18143: Сборка из исходников на Windows 32-bit Python не удалась

• #18171: ОШИБКА: optimize.root_scalar: должен нормально возвращаться с `converged=False`…

• #18223: BUG: cKDTree вызывает ошибки сегментации при вводе NaN и balanced_tree=False,…

• #18226: ENH: stats.geometric.entropy: реализация аналитической формулы

• #18239: DOC: ссылки на пользовательские расположения BLAS/LAPACK неясны

• #18254: BUG: stats.mode: ошибка с массивом целых чисел Pandas

• #18271: Сломанные или неверные формулы в определении расстояния

• #18272: BUG: stats: периодические сбои `test_multivariate.TestOrthoGroup.test_det_and_ortho`

• #18274: BUG: stats: Ложные предупреждения от `betaprime.fit`

• #18282: Предупреждение о несовместимости указателя из `stats._rcond`

• #18302: BUG: beta.pdf не работает в main (1.11.0.dev0)

• #18322: BUG: scipy.stats.shapiro даёт отрицательное p-значение

• #18326: ENH: milp с поддержкой разреженных входных данных

• #18329: BUG: meson генерирует `warning: “MS_WIN64” redefined` при сборке…

• #18368: DOC: Проблема в scipy.stats.chisquare

• #18377: BUG: изменения сигнатуры `const` в `cython_blas` и `cython_lapack`…

• #18388: Вопрос об использовании _MACHEPS

• #18407: CI: test_enzo_example_c_with_unboundedness начал завершаться с ошибкой

• #18415: BUG: ошибка компиляции Windows с Intel Fortran в PROPACK

• #18425: DOC: уточнить, что scipy.ndimage.sobel не вычисляет 2D…

• #18443: BLD: ошибки при сборке SciPy на Windows с использованием Meson

• #18456: ENH: Разрешение передачи неизменяемых аргументов для функции модели…

• #18484: DEP: Предупреждение об устаревшем импорте windows-import в базовом `scipy.signal`…

• #18485: DEP: устаревание обработки множественных многоточий при индексации разреженных матриц

• #18494: CI: периодические сбои `test_minimum_spanning_tree`

• #18497: MAINT, BUG: защита от неконечных запросов kd-дерева

• #18498: TST: тесты на переполнение в interpolate xslow (низкий приоритет)

• #18525: DOC: предупреждение при сборке разреженной документации вызывает сбой (включая CI)

• #18535: DOC: Документация ветки разработки отображает оглавление Dev при просмотре справочника API

• #18547: CI: периодически падающий тест `test_minimize_callback_copies_array[fmin]`

• #18595: BUG: в dev.py notes требуется небольшая прокладка

• #18597: CI, BUG: Загрузка колеса Cirrus не удаётся на ветке обслуживания

• #18600: BUG: SciPy 1.11.0rc1 не собирается на PPC из-за подмодуля boost

• #18632: 1.11.0rc1: оставшиеся ошибки тестирования в conda-forge

• #18634: BUG: stats.truncnorm.moments выдаёт ошибку для порядка момента больше…

• #18654: BUG: ci/circleci: сборка scipy сломана

• #18675: BUG: `signal.detrend` на основной ветке больше не принимает последовательность...

• #18732: TST, MAINT: некоторые тесты блокируют 1.11.0 на MacOS ARM64 с NumPy...

Запросы на слияние для 1.11.0

• #8727: BUG: vq.kmeans() сравнивает знаковую разность с порогом.

• #12787: УЛУЧШЕНИЕ: добавлен тест Андерсона-Дарлинга для распределения Вейбулла #10829

• #13699: ENH: stats: Добавлена обработка цензурированных данных в univariate cont….

• #14069: Use warnings instead of print statements

• #15073: TST/MAINT: Параметризовать `_METRICS_NAMES` и заменить `assert_raises`...

• #15841: Переработка `factorial{,2,k}`: согласованность API, исправление ошибок и единообразие…

• #15873: DEP: удаление аргумента sym_pos из linalg.solve

• #15877: DEP: удалить extradoc в _distn_infrastructure

• #15929: DEP: `lsim2` устарел в пользу `lsim`

• #15958: CI: переместить `prerelease_deps_coverage_64bit_blas` в GitHub actions.

• #16071: ENH: Добавить недостающую «характеристическую импеданс вакуума»

• #16313: MAINT: Обновление optimize.shgo

• #16782: ENH: stats: оптимизированная подгонка для усечённого распределения Парето

• #16839: ENH: stats: оптимизированный метод максимального правдоподобия для логнормального распределения

• #16936: BUG: sparse: исправить argmin/argmax, когда все элементы ненулевые

• #16961: ENH: optimize: Добавление необязательного аргумента `nan_policy` для `curve_fit`.

• #16996: ENH: stats.anderson_ksamp: добавлена версия теста с перестановками

• #17116: MAINT: корректировка конфигурации маркировщика Pull-Request

• #17208: DOC: Добавлено руководство по сортировке issue

• #17211: ENH: Реализовано распределение Дирихле-мультиномиальное (#16810)

• #17212: Защита от целочисленных переполнений в fitpackmodule.c

• #17235: MAINT: передача check_finite в вызов vq() функции kmeans2()

• #17267: DOC/MAINT: special: несколько обновлений для tklmbda

• #17268: DOC: special: Показать, что lambertw может решать x = a + b*exp(c*x)

• #17287: DOC: Уточнить поведение minimum_spanning_tree в несвязных...

• #17310: DOC: missing-bits: документировать рекомендации по возвращаемому объекту…

• #17322: DOC: Добавить инфраструктуру ноутбуков для документации

• #17326: УЛУЧШЕНИЕ: Уточнить индекс элемента, соответствующего метке в…

• #17334: ENH: Отобразить двойное покрытие пространства вращений кватернионами вращения…

• #17402: ENH: stats: добавить функцию контроля частоты ложных открытий

• #17410: ENH: stats.multivariate_t: add cdf method

• #17432: BLD: автономный подмодуль Boost.Math

• #17451: DEP: Удаление `vertices` в qhull.

• #17455: Устаревание scipy.signal.{bspline, quadratic, cubic}

• #17479: ENH: Добавлены новые префиксы СИ

• #17480: ENH: stats: Реализовать _sf и _isf для halfnorm, gibrat, gompertz.

• #17483: MAINT: optimize.basinhopping: исправить принятие неудачного локального…

• #17486: ENH: optimize.minimize: улучшения callback

• #17499: MAINT: удалить использование `NPY_UPDATEIFCOPY`

• #17505: ENH: Добавление релятивистского распределения Брейта-Вигнера

• #17529: ENH: stats: Реализация powerlaw._sf

• #17531: TST: scipy.signal.order_filter: добавить покрытие тестами

• #17535: MAINT: special: Улучшить комментарии о функции Cephes p1evl.

• #17538: ENH: Расширение _distance_pybind дополнительными метриками расстояния...

• #17541: REL: установить версию 1.11.0.dev0

• #17553: DOC: optimize.curve_fit: добавить примечание о числе обусловленности `pcov`

• #17555: DEP: stats: удаление kwargs n в stats.moment и alpha в...

• #17556: DEV: обновление версии flake8, используемой в CI job

• #17557: MAINT: обновление версии Ubuntu в Azure CI

• #17561: MAINT: stats.mode: удаление устаревших функций, сглаживание краёв

• #17562: ENH: stats: Реализовать _ppf для распределения бета-прайм.

• #17563: DEP: stats: удалить опечатанное распределение gilbrat

• #17566: DOC: исправить, обновить и расширить информацию в docstring `lobpcg` и...

• #17567: MAINT: Update gitpod setup

• #17573: DOC: Обновить документацию по тестированию до dev.py

• #17574: MAINT: очистка использования `NPY_OLD` в коде Cython и файлах сборки

• #17581: DOC: исправить тривиальную опечатку в описании loggamma в _add_newdocs.py

• #17585: ENH: подгонка распределения фон Мизеса

• #17587: BUG: stats: Избежание проблем переполнения/потери точности в loggamma _cdf,…

• #17589: BUG: FutureWarning в distance_transform_cdt

• #17590: DEP: вызов исключения при >1-мерных входных данных для optimize.minimize

• #17595: DOC: optimize.line_search: примечание, что `pk` должен быть направлением убывания…

• #17597: DOC: Добавить директиву Legacy

• #17603: DEP: удалить spatial.distance.kulsinski

• #17605: DOC: пример эпидемической модели с LHS

• #17608: DOC: curve_fit - уточнение вывода fvec

• #17610: DOC: добавить пример к chi2_contingency

• #17613: DOC: curve_fit, включить sigma

• #17615: MAINT: scipy.optimize.root: исправление ошибки при одновременном использовании args и jac...

• #17616: MAINT: optimize.minimize: улучшить `callback` для оставшихся…

• #17617: DEP: удалить MaximumFlowResult.residual

• #17618: DOC: исправить юникод в примере qmc

• #17622: MAINT: optimize.root_scalar: вызов исключения при обнаружении NaN

• #17624: ENH: добавление распределения фон Мизеса-Фишера

• #17625: DOC: Примеры для специальных функций, связанных с распределением Стьюдента…

• #17626: DOC: улучшить документацию экспоненциально масштабированных функций Бесселя

• #17628: ENH: добавление индексов Соболя

• #17629: DOC: stats: пример обработки odd_ratio

• #17637: DEP: переключить значение по умолчанию special.comb на legacy=False

• #17643: TST: interpolate/rgi: Добавить тесты для точек, упорядоченных по убыванию

• #17649: исправить строки документации

• #17651: Update _svds.py удаление больше не необходимого QR для вывода LOBPCG

• #17654: MAINT:interpolate:Добавить .c файл в .gitignore

• #17655: DEV: добавить проверку на неправильно названные тесты

• #17657: DEV: оптимизировать обработку OpenBLAS на машинах Windows

• #17660: MAINT: optimize.newton: converged=False, когда секущая имеет нулевой...

• #17663: DOC: optimize.curve_fit: пример вывода может варьироваться

• #17664: MAINT: optimize.root_scalar: исправление ошибки проверки знака при потери значимости

• #17665: DOC: упомянуть неточность результата `pcov` curve_fit

• #17666: DOC: optimize.root_scalar: гармонизировать документацию и реализацию…

• #17668: ENH: stats.loguniform: переформулировать методы, чтобы избежать переполнения

• #17669: MAINT: optimize.newton: избегать ошибки с комплексным `x0`

• #17674: DOC: optimize: добавить учебный пример передачи kwargs в вызываемый объект

• #17675: ENH: обновить lobpcg.py

• #17676: BUG: корректная обработка array-подобных типов в scipy.io.savemat

• #17678: DOC: optimize: показать, как мемоизация позволяет избежать дублирования работы

• #17679: ENH: optimize.minimize: добавление ограничений границ к COBYLA

• #17680: DOC: примеры для специальных функций, связанных с отриц. биномиальным…

• #17682: DOC: добавить реальный пример для `stats.chisquare`

• #17684: ENH: поддержка класса `Bounds` в lsq_linear

• #17685: ENH: stats: Реализовать _sf для распределения foldnorm.

• #17687: MAINT: optimize.toms748: исправление сообщения "rtol слишком мал"

• #17688: MAINT: optimize.curve_fit: мемоизировать `f` и `jac`

• #17691: ENH: optimize.root_scalar: разрешить newton без f’, secant без…

• #17692: MAINT: optimize.minimize_scalar: обеспечение согласованности формы вывода

• #17693: DOC: исправление обозначения формулы корреляции pointbiserialr.

• #17694: ENH: stats: Реализованы _sf и _isf для halfcauchy; _sf для foldcauchy

• #17698: MAINT: неявное преобразование float в тесте rgi

• #17700: УЛУЧШЕНИЕ: Энтропия обратного распределения Уишарта

• #17701: DOC: stats: Исправить ссылку для распределения genexpon.

• #17702: DOC: stats: полные ссылки и ссылки для описательной статистики

• #17704: MAINT: optimize.bracket: не молча игнорировать ошибки

• #17705: DOC: optimize.minimize_scalar и аналоги: исправление документации…

• #17707: DOC: добавить пример ацетазоламида в `stats.fisher_exact`

• #17708: ENH: stats: Реализовать _ppf и _isf для genexpon.

• #17709: MAINT: обновить дату авторского права

• #17711: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.10.0

• #17714: ENH: Предоставить публичный API для быстрого получения размера подмножества DisjointSet.

• #17724: DOC: spatial: Несколько обновлений:

• #17729: STY: исправление ошибки с юникодом

• #17730: MAINT: повернуть ключ SSH CircleCI

• #17732: MAINT: optimize.toms748: не выполнять метод Ньютона после секущей интерполяции

• #17742: ENH: переопределение _entropy для бета-, хи- и хи-квадрат распределений

• #17747: DOC: stats.jarque_bera: добавить полуреалистичный пример

• #17750: ENH: Поддержка полиномиальных распределений с n=0 испытаний.

• #17758: ENH: аналитическая формула для энтропии F-распределения

• #17759: DOC: stats.skewtest: добавить полуреалистичный пример

• #17762: DOC: удалить пробел между именем директивы и двойным двоеточием ::

• #17763: DOC: одинарная -> двойная двоеточие для директивы.

• #17764: ENH: энтропия для матричного нормального распределения

• #17765: DOC: stats: дополнительные примеры тестов на нормальность

• #17767: DOC: stats: реорганизовать проверки гипотез на главной странице

• #17768: TST: special: исправление неправильно названных тестов

• #17769: DOC/BUG: добавлены отсутствующие методы entropy в docstrings

• #17770: TST: stats: исправлены неправильно названные тесты

• #17772: MAINT: удаление неиспользуемых вспомогательных функций тестирования

• #17773: DOC: stats: добавление реалистичных примеров к тестам корреляции

• #17778: ДОК: stats: добавить реалистичные примеры для тестов дисперсии

• #17780: MAINT: optimize.minimize: исправить новый интерфейс обратного вызова при параметре…

• #17784: DOC: linalg: исправить строку документации `linalg.sqrtm`

• #17786: DOC: примеры для ndtr, ndtri

• #17791: DEP: удалить maxiter kwarg в _minimize_tnc

• #17793: MAINT: удалить деление на ноль в differential_evolution

• #17794: TST: Добавлен набор тестов для распределения dgamma

• #17812: MAINT: добавить (опциональный) pre-commit hook

• #17813: MAINT: integrate.qmc_quad: повторное внедрение qmc_quad

• #17816: MAINT: разрешить типизированный метод в `stats.sobol_indices`

• #17817: MAINT: удалить неиспользуемый параметр args из `qmc_quad`

• #17818: BUG/ENH: stats: несколько обновлений для dgamma.

• #17820: DOC/BUG: построение графика `ndtri` только там, где он определен

• #17824: ENH: аналитическая энтропия для инверсного гауссовского распределения

• #17825: DOC: optimize: изменение термина zero на root

• #17829: DOC: stats: документировать поведение ГСЧ при глубоком копировании распределения

• #17830: MAINT: stats._axis_nan_policy: вызов соответствующих TypeErrors

• #17834: MAINT: улучшить точность betaprime cdf в scipy.stats

• #17835: DOC: integrate: документировать ограничение численного интегрирования

• #17836: DOC: integrate.solve_ivp: уточнение влияния параметра `vectorized`

• #17837: DEP: integrate.nquad: устаревание параметра `full_output`

• #17838: DOC: integrate.quad: поведение не гарантируется для расходящихся...

• #17841: DOC: linalg: расширение примера pinv

• #17842: DOC, MAINT: Добавить шаблон issue для проблем с документацией

• #17848: ENH: реализация _sf и _isf для распределения powernorm

• #17849: ENH: special: Добавить функцию _scaled_exp1

• #17852: MAINT: optimize: улучшить документацию и обработку ошибок `optimize.curve_fit`...

• #17853: DOC: integrate.dblquad/tplquad: обновление описаний результатов

• #17857: MAINT: аналитическая формула для энтропии обобщённого логистического распределения

• #17865: MAINT: stats: исправить недавние проблемы CI и другие

• #17867: DOC: примечание об отрицательных переменных для linprog

• #17868: ENH: добавлена аналитическая формула для энтропии распределения Накагами

• #17873: ENH: Добавлена аналитическая формула для энтропии распределения dgamma…

• #17874: ENH: Добавлена аналитическая формула для энтропии truncnorm (#17748)

• #17876: DOC: удалить скрытые разделы stats из боковой панели/toctree

• #17878: Проверка всего кода на соответствие стандартам

• #17879: DOC: добавление документации для основного пространства имен

• #17881: BUG: Исправить обработку пользовательских фильтров в `signal.decimate`

• #17882: BLD: исправлены предупреждения сборки Meson о нескольких целях

• #17883: DOC: Уточнено значение необязательных аргументов в optimize.leastsq

• #17886: ENH: Предупреждать об отсутствии границы при нарушении условия NOLA в…

• #17889: DOC: Очистка руководства по разработке

• #17892: MAINT: stats: Очистка в stats после «проверки всего».

• #17894: MAINT: обновить .gitignore с meson и линтером

• #17895: DOC: информация о конфигурации в шаблоне issue

• #17897: MAINT: Обновление SHA "проверки всего" в .git-blame-ignore-revs

• #17898: DOC: удалить скрытые подмодули из боковой панели

• #17899: MAINT: использование conda для линтеров

• #17900: Re-implement pre-commit hook in Python

• #17906: DOC: interpolate: добавить примечание против использования основанных на триангуляции…

• #17907: DOC: stats.wilcoxon: предупреждение об ошибках округления в x-y

• #17908: ENH: улучшения распределения powerlognormal

• #17909: ENH: улучшение точности betaprime ppf в scipy.stats

• #17915: DOC: Добавление предупреждения в строку документации функции butter

• #17921: CI: очистка индекса conda при инвалидации кэша

• #17922: DOC: исправлена документация билинейной дискретизации LTI

• #17929: ENH: stats.nakagami.entropy: улучшение формулировки

• #17930: ENH: использование асимптотических разложений для энтропии `genlogistic`...

• #17937: DOC: Обновление инструкций pip + venv в документации для участников…

• #17939: DOC: ttest_ind_from_stats: обсудить отрицательное stdev

• #17943: ENH: ранний выход из оптимизации random-cd в 1D

• #17944: pre-commit должен завершаться ошибкой, когда Ruff вносит исправления

• #17945: DOC: удалить seed только в HTML

• #17946: ENH: переопределение `sf`/`isf` распределения Максвелла

• #17947: TST: Обновить список модулей для проверки циклов импорта

• #17948: STY: исправить только проиндексированные файлы.

• #17949: ENH: stats.dirichlet_multinomial: векторизация реализации

• #17950: MAINT: обновить версию OpenBLAS, обновить образ macOS, используемый в GHA

• #17956: MAINT: optimize.dual_annealing: исправить вызываемый jac с args

• #17959: MAINT: обновить поддерживаемые версии Python и NumPy в соответствии с...

• #17961: ENH: optimize.linprog: передавать нераспознанные опции в HiGHS дословно

• #17964: DEP: integrate.quad_vec: устаревший параметр full_output

• #17967: MAINT: Полная квалификация вызовов std::move для исправления clang -Wunqualified-std-cast-call

• #17971: ENH: stats: добавление кортежа axis и nan_policy в `sem` и `iqr`

• #17975: BUG: Обновление test_lobpcg.py

• #17976: DOC/MAINT: упрощение записей о выпусках

• #17980: FIX: CI: избегание передачи файлов Cython в ruff

• #17982: MAINT: добавлены записи о выпуске, перемещено в игнорируемые для blame

• #17987: DOC: перемещение .rst.txt в исходники и очистка вокруг генерации документации

• #17989: MAINT: sparse.linalg: удалить неиспользуемый код __main__

• #17990: BLD: создание musllinux сборок для ночных версий

• #17998: ENH: optimize.RootResults: сделать `RootResults` `OptimizeResult`

• #18000: ДОК: stats, interpolate: исправление некоторых мелких проблем в строках документации.

• #18002: ENH: переопределить halflogistic `sf` и `isf`

• #18003: ENH: улучшить точность CDF halfnorm

• #18006: BLD: использовать относительный путь к директориям include и library numpy

• #18008: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.10.1

• #18013: MAINT: stats.vonmises.fit: сохранить обратную совместимость

• #18015: TST: optimize.root_scalar: рефакторинг тестов и добавление Chandrupatla…

• #18016: Добавить аргумент axes к фильтрам ndimage

• #18018: DOC: Добавить пример, показывающий, как строить графики Вращений, в документацию

• #18019: добавить тесты для `trimmed_var` и `trimmed_std` в `stats.mstats`

• #18020: TST: stats.mstats: добавление `median_cihs`/`sen_seasonal_slopes`…

• #18021: DEP: linalg: устаревание tri{,u,l}

• #18022: DOC: interpolate: ссылка на gist с руководством по портированию

• #18023: DOC: как документировать примеры с использованием RNG и также самодостаточно…

• #18027: DOC: исправление опечатки в заголовке раздела в руководстве по интерполяции

• #18028: DOC: исправление подчеркивания заголовка в extrapolate

• #18029: исправлена ошибка в betabinom stats при использовании только целых чисел для a и…

• #18032: BLD: добавление флага NDEBUG для релизных сборок

• #18034: BLD: избегать выполнения `run_command(py3, …)`, для лучшей кросскомпиляции

• #18035: ENH: stats: добавить функцию ecdf

• #18036: BLD: сборка Windows-колеса для py39 с numpy 1.22.3

• #18037: DOC/MAINT: исправить кнопку источника

• #18040: DOC: Исправлена ошибка в документации _minimize_trustregion_exact

• #18043: MAINT: обновление шаблона ошибок на GitHub

• #18045: MAINT: обновить codeowners.

• #18047: DOC: Обновить строку документации scipy.spatial.distance.pdist, чтобы она соответствовала…

• #18049: STY: Включить Python.h перед любыми другими заголовками.

• #18050: MAINT: integrate.qmc_quad: исправление поведения параметра `log`

• #18052: BLD: использовать anaconda-client для загрузки колес

• #18053: DOC исправление документации expectile - эмпирическая CDF

• #18058: BLD: использование поиска зависимостей meson-native для pybind11

• #18059: Распределения Джонсона `sf` и `isf` переопределяют

• #18060: MAINT: удалить pavement

• #18061: ENH: реализовать array @ LinearOperator

• #18063: DOC: улучшение документации для distance_transform_{cdt,edt}

• #18064: DOC: добавить примеры для xlogy

• #18066: TST: stats.nct: добавить тест на сбой с большим nc

• #18068: TST: stats.ksone: ослабить допуск теста дисперсии

• #18070: Docstring: примечание о порядке осей для двумерного сплайна

• #18072: DOC: Изменение документации параметра t в splprep #17893

• #18073: MAINT: избегать нерекомендуемых функций и констант numpy

• #18075: MAINT: обновление зависимостей pooch

• #18076: DOC: fix docstring typo for `kurtosis` and whitespace in `_continuous_distns`

• #18077: BUG: Проверить конечность начального состояния

• #18081: ENH: разрешить одиночное наблюдение для равной дисперсии в `stats.ttest_ind`

• #18082: DOC: добавить примеры для xlog1py

• #18083: STY: исправить присваивание mypy.

• #18084: BUG: вычисление перестановок VDC при инициализации Halton

• #18092: ENH: stats.ecdf: поддержка право-цензурированных данных

• #18094: ENH: улучшить вычисление энтропии распределения хи с использованием асимптотического…

• #18095: ENH: асимптотическое разложение для энтропии гамма-распределения

• #18096: MAINT: stats.johnsonsu: переопределить _stats

• #18098: ENH: увеличение доступного диапазона энтропии Гомпертца с использованием scaled_exp1

• #18101: DOC: добавление ссылок в строку документации UnivariateSpline #17828

• #18102: ENH: stats.goodness_of_fit: добавить тест Филибена

• #18104: BUG: включить вложенные массивы matlab

• #18107: ENH: добавлен тест Даннетта

• #18112: FIX: сброс семантики в `QMCEngine.reset`

• #18120: Исправить комментарии о `fmin_powell` в `scipy/optimize`

• #18122: ENH: Добавлено асимптотическое разложение для энтропии invgamma (#18093)

• #18127: MAINT: устранение несоответствий в _continous_dists

• #18128: MAINT: добавить тест против общего метода fit для распределения фон Мизеса

• #18129: TST: stats.rv_continuous.fit: использовать `nnlf` вместо `_reduce_func`…

• #18130: Некоторые обновления документации и небольшие изменения кода.

• #18131: ENH: Добавлено асимптотическое разложение для энтропии gengamma

• #18134: ENH: stats: Улучшить _cdf и реализовать _sf для genhyperbolic

• #18135: Добавлено асимптотическое разложение для энтропии t (#18093)

• #18136: ENH: stats.ecdf: добавить методы `confidence_interval`

• #18137: Исправление ошибки в somersd, где могло происходить переполнение целочисленного типа

• #18138: ENH: улучшить точность методов genlogistic

• #18144: DOC: Add doc examples for friedmanchisquare

• #18145: BLD: выдавать предупреждение при сборке из исходников на 32-битной Windows

• #18149: TST: исправить проблему с неточными тестами `cython_blas`

• #18150: ENH: добавление CI и str к тесту Даннетта

• #18152: ENH: stats.moment: включить расчёт нецентральных моментов

• #18157: CI: исправление задания предварительного выпуска, которое не выполняется на Cython 3.0b1

• #18158: DOC:stats: Исправление описаний levy и levy_l

• #18160: BUG: Неверный статус, возвращаемый _check_result. См. #18106. optimize

• #18162: ENH: энтропия Dweibull

• #18168: TST: spatial: пропустить падающий тест, чтобы сделать CI снова зелёным

• #18172: MAINT: optimize.root_scalar: корректный возврат при вызове…

• #18173: DOC: обновить ссылки на ARPACK, чтобы указывали на ARPACK-NG

• #18174: DOC: сослаться на проблему pip о множественных `–config-settings`

• #18178: ENH: Добавлен метод `_sf` для распределения anglit (#17832)

• #18181: DOC: обновления инфраструктуры сборки колес

• : DOC: signal: исправление документации find_peaks_cwt: MAINT: stats.ecdf: хранить число в группе риска непосредственно перед событиями

• #18188: BUG: interpolate: добавить проверку длины x-y для `make_smoothing_spline`.

• #18189: DOC: Исправление проблемы отображения боковой панели поверх текста

• #18190: ENH: исправить подгонку фон Мизеса для плохого предположения параметра местоположения

• #18193: MAINT: stats.kendalltau: избежать переполнения

• #18195: MAINT: interpolate: удалить дублированный интерфейс FITPACK _fitpack._spl_.

• #18196: ENH: добавить Log rank для анализа выживаемости

• #18199: BUG: выброс ValueError для несоответствующих размеров w и тест для...

• #18200: TST: stats: перемещение genexpon из xslow в slow fit test sets.

• #18204: MAINT/TST: исправить типизацию `Slerp` и улучшить iv в `Rotation`

• #18207: ENH: улучшение точности CDF свёрнутого нормального распределения

• #18209: ENH: улучшение integrate.simpson для четного числа точек

• #18210: ENH: stats.ttest_ind: добавить степени свободы и доверительный интервал

• #18212: ENH: stats.ecdf: добавлены методы `evaluate` и `plot`; реструктуризация…

• #18215: DOC: stats: описать атрибуты `DunnettResult`

• #18216: MAINT: заменить использование make_dataclass на явные dataclasses

• #18217: MAINT: stats: последовательный возврат чисел NumPy

• #18221: DOC: добавить руководство по созданию класса данных для объектов результатов

• #18222: MAINT: stats.TTestResult: исправление ошибки NaN в доверительных интервалах t-теста

• #18225: ENH:MAINT:linalg det на Cython с поддержкой nDarray

• #18227: ENH: stats: классы конфигурации методов ресэмплинга и пример…

• #18228: ENH: stats.geometric.entropy: реализация аналитической формулы

• #18229: ENH: stats.bootstrap: добавить односторонние доверительные интервалы

• #18230: BUG: segfault при NaN в KDTree, отклонять неконечные входные данные

• #18231: УЛУЧШ: stats.monte_carlo_test: добавление поддержки статистик для нескольких выборок

• #18232: ENH: переопределить функции выживания и обратного выживания распределения dweibull…

• #18237: MAINT: обновлена типизация Rotation

• #18238: MAINT:optimize: различные исправления shgo

• #18240: исправить опечатку

• #18241: MAINT: удаление Gitpod в пользу GitHub CodeSpaces

• #18242: ТЕХОБСЛУЖИВАНИЕ: Разрешить компиляцию scipy в cython3

• #18243: TST: stats.dunnett: исправление seed в test_shapes

• #18245: DOC: удалить контент, связанный с использованием `setup.py`, из документации

• #18246: ci: доработка действия сборки wheel

• #18247: BLD: Добавление const в сигнатуры Cython для BLAS/LAPACK

• #18248: BLD: реализация проверки версии для минимальной версии Cython

• #18251: DOC: orthogonal_procrustes исправить дату ссылочной статьи и DOI

• #18257: BLD: исправить отсутствующую зависимость сборки от файлов .txt с сигнатурами cython

• #18258: DOC: исправить ссылку в заметках о выпуске v1.7

• #18261: Добавлена поддержка осей для uniform_filter, minimum_filter, maximum_filter

• #18263: BUG: некоторые корректировки обёртки PROPACK f2py и флагов сборки

• #18264: MAINT: удалить использование `from numpy.math cimport`, обновить `npy_blas.h`

• #18266: MAINT: Явно пометить функции `cdef`, не вызывающие исключения…

• #18269: ENH: stats: Реализовать _sf и _isf для exponweib.

• #18270: CI: тестирование meson-python из его основной ветки в одном задании CI

• #18275: TST: stats: инфраструктура для генерации функции распределения…

• #18276: MAINT: stats.betaprime: избежание ложных предупреждений в `fit`, `stats`

• #18280: DOC: spatial.distance: обновить формулу для {s,sq}euclidean

• #18281: BLD: Включить предупреждения о несовместимых типах указателей

• #18284: DOC: улучшена документация gmres по предобусловливанию (scipy.sparse.linalg)

• #18285: MAINT: Удаление codecov

• #18287: DOC: Пример `distance_transform_bf`

• #18288: TST: stats.ortho_group: улучшить тест распределения определителя

• #18289: MAINT: mmread разрешает начальные пробелы

• #18290: DEP: stats.mode: вызов исключения при нечисловом вводе

• #18291: TST: stats._axis_nan_policy: добавить тест, что декорированная функция…

• #18292: CI: добавить токен API CircleCI для исправления ссылки предварительного просмотра html

• #18293: BUG: исправление предупреждения о несовместимости указателя из stats._rcond #18282

• #18294: CI: удалить задания на основе `setup.py` из GitHub Actions и запустить…

• #18297: MAINT: linalg.solve_discrete_are: исправить опечатку в сообщении об ошибке

• #18299: DOC: interpolate: добавить ссылки see also для данных на регулярной...

• #18301: CI: удалить `runtests.py` и связанные скрипты/файлы

• #18303: DOC: корректировка css в темном режиме и скрытый toctree в разделе разработки

• #18304: MAINT: обновление boost_math

• #18305: ENH: ndimage: добавление аргумента axes к rank_filter, percentile_filter,…

• #18307: DOC: добавить функцию распределения (CDF) в методы для многомерного t-распределения

• #18311: CI: перенос задания lint из Azure в GHA

• #18312: CI: переместить тест gcc-8 в GHA

• #18313: CI: удалить asv из AzureCI

• #18314: CI: удалить scikit-umfpack/sparse из тестирования Azure

• #18315: CI: удаление заданий покрытия

• #18318: MAINT: Пометить указатели на функции ctypedef как noexcept

• #18320: CI: перенос проверки справочного руководства на CircleCI

• #18321: Отмена "ENH: stats.anderson_ksamp: добавление версии с перестановкой для…"

• #18323: ENH: увеличить доступный диапазон vonmises `fit`

• #18324: ENH: добавление метода `entropy` для многомерного t-распределения

• #18325: CI: переместить задание Azure cp39/full/win в GHA

• #18327: MAINT: optimize.milp: улучшение поведения для неожиданных разреженных…

• #18328: MAINT: stats.shapiro: переопределить p-значение при len(x)==3

• #18330: BLD: избегать предупреждений сборки на Windows, обновить pybind11 и meson…

• #18332: TST: исправление незначительной проблемы с допуском для теста `stats.multivariate_t`

• #18333: CI: windows cp311 use-pythran=false full, sdist GHA

• #18337: MAINT: обновление boost_math

• #18339: TST: optimize: fix test_milp_timeout

• #18340: DOC: interpolate: объявить Rbf устаревшим

• #18341: DEP: signal: устаревание использования medfilt и order_filter с float128…

• #18342: TST: stats.mstats.median_cihs: усилить тест

• #18343: MAINT: использование math.prod (python >= 3.8)

• #18344: MAINT: Установить директиву компилятора cython cpow в True

• #18345: DEV: обходной путь для бага pathlib, влияющего на dev.py для Python 3.9…

• #18349: MAINT: stats.dgamma.entropy: избегать устаревшего использования NumPy и…

• #18350: TST: использовать np вместо math для функций, чтобы избежать преобразования ndim>0…

• #18351: CI: удалить задание Azure sdist

• #18352: MAINT: stats: больше избегания устаревшего использования NumPy

• #18353: Перенос конфигурации ruff.toml в lint.toml

• #18355: ENH: разрешить деление LinearOperator на число

• #18357: MAINT: более понятная ошибка в `LinearOperator * spmatrix`

• #18358: ENH:MAINT:linalg:lu Цитонизирован и добавлена поддержка ndarray

• #18359: MAINT: Исправление сломанной ссылки в setup.py

• #18360: DOC: улучшить примеры функции отрицательного биномиального распределения в `special`

• #18362: MAINT: Добавление объявления функции noexcept в `_cythonized_array_utils.pxd`

• #18369: CI: bdist_wheel windows job Azure –> GHA

• #18370: DOC: stats.chisquare: атрибут — pvalue, а не p

• #18374: CI: закрепление за rtools40

• #18378: DOC: добавьте output_type в сигнатуру cKDTree.query_pairs

• #18379: TST/MAINT: удаление теста корректности подгонки фон Мизеса для экстремальных каппа…

• #18380: MAINT: Ограничить данные для подгонки распределения фон Мизеса-Фишера...

• #18382: TST: stats.cosine: изменить тест, чтобы устранить сбой

• #18383: MAINT: добавить дымовое тестирование signal.detrend

• #18384: DOC: улучшить документацию по распределению фон Мизеса

• #18387: DOC: interpolate: удалить дублирование строк документации в _fitpack_py и _fitpack_impl

• #18392: BUG: optimize.differential_evolution: исправление ошибки деления на ноль

• #18399: DOC: Замена “HACKING” на “hacking”

• #18400: DOC: улучшить описание аргумента method в mannwhitneyu

• #18402: TST: исправить падающие тесты signal.windows

• #18405: Откат "BLD: Add const to Cython signatures for BLAS/LAPACK (#18247)"

• #18410: TST: исправить сбои тестов в тесте неограниченности linprog

• #18411: BLD: исправление для Intel Fortran и очистки, связанные с MinGW

• #18412: MAINT: signal: упростить манипуляции с формой в signal.detrend

• #18413: MAINT: Унифицированная документация для классов Interpolator

• #18414: CI: перемещение последнего задания Azure в GHA

• #18418: Исправить предупреждение при размещении `nogil` перед `except`

• #18419: MAINT: interpolate: удалить неиспользуемый код в `_fitpackmodule.c`.

• #18421: BLD: дополнительные исправления PROPACK, удаление кода таймера

• #18422: MAINT: stats: genexpon больше не слишком медленный для test_rvs_broadcast.

• #18426: BLD: исправление двух регрессий `-Duse-g77-abi` и ошибки PROPACK

• #18427: ENH: предотвращение ненужных вычислений в `scipy.stats.rankdata`

• #18429: DOC: переписать всю документацию по сборке и реструктурировать build/contributor…

• #18430: MAINT: stats.mode: улучшение поведения `nan_policy`

• #18433: ENH: улучшить logpdf и pdf t-распределения для больших степеней свободы…

• #18438: BLD: DOC: исправить поведение кэширования сборки документации Sphinx для `.dev`…

• #18439: BLD: обнаружить `xsimd`, если он установлен, и добавить в зависимости pythran

• #18441: ENH:stats: добавить метод sf для betaprime

• #18442: TST: исправить точность нескольких тестов linalg/sparse.linalg

• #18444: DOC: уточнить преобразование Собеля

• #18446: MAINT: исправление Deb03 GO benchmark

• #18447: DOC: удалить ссылки на Azure

• #18449: ENH: повысить точность sf/isf усеченного экспоненциального распределения

• #18451: DEV: использовать количество физических ядер в `dev.py build` по умолчанию

• #18454: DOC: добавить пример `distance_transform_cdt`

• #18455Все функции используют правила конечных разностей высокого порядка с адаптивным (вещественным) размером шага. Для облегчения пакетных вычислений эти функции векторизованы и поддерживают несколько библиотек массивов, совместимых со стандартом Array API, в дополнение к NumPy (см. «Поддержка стандарта Array API» ниже).

• #18458: DOC: odr: уточнение, что `cov_beta` не масштабируется остаточным…

• #18459: DOC: optimize: добавление использования functools.partial в учебник

• #18460: DOC: примеры для `ndimage.generic_filter`

• #18461: TST: stats: ReferenceDistribution: использовать дополнительные методы…

• #18462: MAINT: Очистить scipy/sparse/linalg/_isolve/tests/test_iterative.py

• #18463: MAINT: параметризация scipy/sparse/linalg/_isolve/tests/test_iterative.py

• #18466: DOC: исправить проблемы в примерах документации `svds`, которые вызывали ошибки…

• #18468: BLD: обеспечить utf-8 в tools/cythonize.py и некоторые улучшения

• #18472: MAINT: удалить примеры в docstring для lsim2/impulse2/step2

• #18475: DOC: удаление предупреждений при сборке документации

• #18476: TST: stats/optimize: фильтровать предупреждения в тестах

• #18482: MAINT: обеспечить, чтобы Nelder-Mead учитывал тип с плавающей точкой

• #18486: DOC: удалить уже разрешенный фильтр предупреждений об устаревании

• #18489: DEP: signal: устаревает импорт оконных функций из signal…

• #18493: BUG: stats: Исправлена переменная, проверяемая для пропуска теста.

• #18500: MAINT: уточнить комментарий к коду для списка приватных, но присутствующих модулей

• #18501: TST: интерполяция: добавить регрессионный тест для переполнения целых чисел в bisplev

• #18502: BUG: защита от неконечных запросов kd-дерева

• #18503: Исправлена проблема с параметром c в PPoly только для чтения

• #18504: MAINT: загрузить nightly сборки в новое место

• #18505: MAINT: sparse: Обобщение isshape для (опциональной) обработки не-2d…

• #18507: Очистка API разреженных массивов

• #18508: ENH: Обеспечить, чтобы результат divide(sparse, dense) был разреженным

• #18509: Удалить понижающее приведение индексов для разреженных массивов

• #18510: TST: Добавить регрессионные тесты для функций создания разреженных матриц.

• #18513: MAINT: sparse: косметические обновления + типизация для sputils

• #18516: DOC: добавить страницу руководства пользователя, представляющую новые разреженные массивы

• #18522: Закрепить pipeline предварительных версий с Cython>=3.0.0b3

• #18523: TST: поэтапные обновления `test_base.py` для преобразования sparray

• #18526: DOC: Исправить сломанную ссылку на count_nonzero в разделе See Also.

• #18527: попробовать стабильную сортировку в упорядочивании дерева mst

• #18528: ENH: Обновить поведение isspmatrix

• #18531: Имена классов для включения isinstance

• #18532: Исправлено свойство формата в _csr.py

• #18536: Добавление уведомлений об устаревании в документацию разреженных массивов

• #18538: ENH: sparse: Добавить версию _array функций создания `diags`.

• #18539: DOC: sparse: Документирование канонических форматов разреженных матриц

• #18540: MAINT: sparse: устаревание индексирования с несколькими многоточиями

• #18542: ENH: sparse: добавить nanmin/nanmax (продолжение gh-8902)

• #18543: MAINT: optimize.root_scalar: убедиться, что корень является скаляром

• #18545: TST: ускорить `test_import_cycles`

• #18549: TST: optimize: отфильтровать RuntimeWarning, который не указывает на тест…

• #18550: DOC: optimize.OptimizeResult: примечание, что не все перечисленные атрибуты…

• #18551: Замена __getattr__ для разреженных матриц на свойства

• #18553: BENCH: sparse: Добавление бенчмарка для возведения разреженной матрицы в степень

• #18554: BUG: sparse: Исправить установку канонического формата DIA.tocoo

• #18556: MAINT: io: заменить isspmatrix на issparse в модуле mmio

• #18560: MAINT: integrate: отменить устаревание `full_output` / результат...

• #18562: исправить строки документации для csr_array и аналогичных функций

• #18563: DOC: Примечания к выпуску SciPy 1.11.0

• #18591: MAINT: границы версий для 1.11.0rc1

• #18596: DOC: Исправить боковую панель для страниц справочника API

• #18598: CI: исправить загрузку wheel в anaconda [сборка wheel]

• #18599: Откат "ENH: sparse: Добавить _array версию создания `diags`…"

• #18608: Исправлена опечатка в названии модуля в предупреждении об устаревании

• #18629: Пометить функции `void` как `noexcept` в _rotation.pyx

• #18630: MAINT: stats: удалить поддержку long double для всех boost ufuncs

• #18636: MAINT: stats.truncnorm/stats.betaprime: исправление _munp для высших…

• #18657: MAINT: исправление ошибки 'no such option' в сборке CI scipy

• #18658: TST: исправление двух сбоев тестов, проявившихся на conda-forge

• #18659: DOC: `scipy._sensitivity_analysis`: исправить утверждение о…

• #18671: MAINT: обратные порты для 1.11.0rc2

• #18672: BUG: небольшой шим для процесса выпуска

• #18676: BUG: signal: исправление detrend с массивоподобным bp

• #18697: MAINT: NumPy 1.25.0 shims для arm64

• #18698: DEP: interpolate: отложить устаревание interp2d и обновить ссылку

• #18724: MAINT, REL: подготовка к SciPy 1.11.0 «финальная»

• #18737: TST: flaky TestSOSFreqz::test_fs_param

• #18738: TST: нестабильный `test_complex_iir_dlti`