Примечания к выпуску SciPy 1.12.0

SciPy 1.12.0 — это результат 6 месяцев напряжённой работы. Он содержит множество новых функций, многочисленные исправления 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 нём 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 1.12.x и на добавление новых функций в основной ветке.

Для этого выпуска требуется Python 3.9+ и NumPy 1.22.4 или выше.

Для работы на PyPy требуется PyPy3 6.0+.

Основные моменты этого выпуска

• Экспериментальная поддержка стандарта array API добавлена в часть scipy.special, и всем scipy.fft и scipy.cluster. Вероятно, будут ошибки, и ранние отзывы об использовании с массивами CuPy, тензорами PyTorch и другими совместимыми с Array API библиотеками приветствуются. Используйте SCIPY_ARRAY_API переменная окружения для тестирования.

• Новый класс, ShortTimeFFT, предоставляет более универсальную реализацию коротковременного преобразования Фурье (STFT), его обратного преобразования (ISTFT), а также (кросс-)спектрограммы. Использует улучшенный алгоритм для вычисления ISTFT.

• Для разреженных массивов добавлено несколько новых конструкторов, и многие операции теперь также поддерживают разреженные массивы, что дополнительно облегчает миграцию с разреженных матриц.

• Большая часть scipy.stats API теперь имеет улучшенную поддержку обработки NaN значения, маскированные массивы и более детальная обработка формы. Точность и производительность ряда stats методы были улучшены, и добавлен ряд новых статистических тестов и распределений.

Новые возможности

scipy.cluster улучшения

• Добавлена экспериментальная поддержка стандарта Array API; тензоры PyTorch, массивы CuPy и библиотеки массивов, совместимые с Array API, теперь принимаются (поддержка GPU ограничена функциями с чистыми реализациями на Python). Массивы CPU, которые можно преобразовать в NumPy и обратно, поддерживаются во всем модуле, и возвращаемые массивы будут соответствовать типу входных данных. Это поведение включается установкой SCIPY_ARRAY_API переменная окружения перед импортом scipy. Эта экспериментальная поддержка всё ещё находится в разработке и, вероятно, содержит ошибки — тестирование очень приветствуется.

scipy.fft улучшения

• Добавлена экспериментальная поддержка стандарта array API; функции, которые являются частью fft модуль расширения стандарта array API, а также Быстрые преобразования Ханкеля и базовые БПФ, которые не входят в модуль расширения, теперь принимают тензоры PyTorch, массивы CuPy и совместимые со стандартом array API библиотеки массивов. Массивы CPU, которые можно преобразовать в массивы NumPy и обратно, поддерживаются во всем модуле, и возвращаемые массивы будут соответствовать типу входных данных. Это поведение включается установкой SCIPY_ARRAY_API переменная окружения перед импортом scipy. Эта экспериментальная поддержка все еще находится в разработке и, вероятно, содержит ошибки — тестирование очень приветствуется.

scipy.integrate улучшения

• Добавлен scipy.integrate.cumulative_simpson для кумулятивного интегрирования из дискретных данных с использованием правила Симпсона 1/3.

scipy.interpolate улучшения

• Новый класс NdBSpline представляет тензорные сплайны в N измерениях. Этот класс только знает, как вычислить тензорное произведение по заданным коэффициентам и векторам узлов. Таким образом, он обобщает BSpline для 1D данных до N-D, и параллели NdPPoly (что представляет N-D тензорные полиномиальные произведения). Вычисления используют локализованную природу B-сплайнов.

• NearestNDInterpolator.__call__ принимает **query_options, которые передаются в KDTree.query вызов для поиска ближайших соседей. Это позволяет, например, ограничить расстояние поиска соседей и распараллелить запрос с использованием workers ключевое слово.

• BarycentricInterpolator теперь позволяет вычислять производные.

• Теперь можно изменять значения интерполяции в существующем CloughTocher2DInterpolator экземпляра, одновременно сохраняя барицентрические координаты точек интерполяции.

scipy.linalg улучшения

• Доступ к новым низкоуровневым функциям LAPACK предоставляется через dtgsyl и stgsyl.

scipy.ndimage улучшения

scipy.optimize улучшения

• scipy.optimize.isotonic_regression был добавлен для непараметрической изотонной регрессии.

• scipy.optimize.nnls переписан на Python и теперь реализует так называемый fnnls или быстрый nnls, что делает его более эффективным для задач высокой размерности.

• Объект результата scipy.optimize.root и scipy.optimize.root_scalar теперь сообщает используемый метод.

• The callback метод scipy.optimize.differential_evolution теперь можно передавать более подробную информацию через intermediate_results ключевой параметр. Также, эволюция strategy теперь принимает вызываемый объект для дополнительной настройки. Производительность differential_evolution также был улучшен.

• scipy.optimize.minimize метод Newton-CG теперь поддерживает функции, которые возвращают разреженные матрицы/массивы Гессе для hess параметр и немного более эффективен.

• scipy.optimize.minimize метод BFGS теперь принимает начальную оценку для обратной матрицы Гессе, что позволяет в некоторых случаях повысить эффективность рабочих процессов. Новый параметр - hess_inv0.

• scipy.optimize.minimize методы CG, Newton-CG, и BFGS теперь принимают параметры c1 и c2, позволяя задавать параметры правила Армихо и кривизны соответственно.

• scipy.optimize.curve_fit Производительность улучшилась благодаря более эффективному мемоизированию вызываемой функции.

scipy.signal улучшения

• freqz, freqz_zpk, и group_delay теперь более точны, когда fs имеет значение по умолчанию.

• Новый класс ShortTimeFFT предоставляет более универсальную реализацию короткого преобразования Фурье (STFT), его обратного (ISTFT), а также (взаимного) спектрографа. Он использует улучшенный алгоритм для вычисления ISTFT на основе двойных окон и обеспечивает более детальный контроль параметризации, особенно в отношении масштабирования и фазового сдвига. Была реализована функциональность для облегчения работы с фрагментами сигнала и STFT. В раздел «Руководство пользователя SciPy» добавлен раздел с алгоритмическими деталями. Функции stft, istft и spectrogram были помечены как устаревшие.

scipy.sparse улучшения

• sparse.linalg итерационные решатели sparse.linalg.cg, sparse.linalg.cgs, sparse.linalg.bicg, sparse.linalg.bicgstab, sparse.linalg.gmres, и sparse.linalg.qmr переписаны на Python.

• Обновлена версия SuperLU до 6.0.1, вместе с несколькими дополнительными исправлениями.

• Разреженные массивы получили дополнительные конструкторы: eye_array, random_array, block_array, и identity. kron и kronsum были адаптированы для дополнительной поддержки операций с разреженными массивами.

• Разреженные матрицы теперь поддерживают транспонирование с axes=(1, 0), чтобы отразить .T метод.

• LaplacianNd теперь позволяет выбирать наибольшее подмножество собственных значений и дополнительно поддерживает получение соответствующих собственных векторов. Производительность LaplacianNd также был улучшен.

• Производительность dok_matrix и dok_array были улучшены, и их поведение наследования должно быть более устойчивым.

• hstack, vstack, и block_diag теперь работают с разреженными массивами и сохраняют входной разреженный тип.

• Новая функция, scipy.sparse.linalg.matrix_power, был добавлен, позволяя возводить разреженные массивы в степень.

scipy.spatial улучшения

• Были реализованы два новых метода для spatial.transform.Rotation: __pow__ для возведения вращения в целую или дробную степень и approx_equal для проверки, являются ли два вращения приблизительно равными.

• Метод Rotation.align_vectors был расширен для решения задачи ограниченного выравнивания, где требуется точное выравнивание двух векторов. Также, при задании одной пары векторов, алгоритм теперь возвращает вращение с минимальной величиной, что можно считать незначительным обратно несовместимым изменением.

• Новое представление для spatial.transform.Rotation углы Дэвенпорта доступны через from_davenport и as_davenport методы.

• Добавлены улучшения производительности distance.hamming и distance.correlation.

• Улучшена производительность SphericalVoronoi sort_vertices_of_regions и двумерные расчеты площади.

scipy.special улучшения

• Добавлен scipy.special.stirling2 для вычисления чисел Стирлинга второго рода. Поддерживаются как точное вычисление, так и асимптотическая аппроксимация (по умолчанию) через exact=True и exact=False (по умолчанию) соответственно.

• Добавлен scipy.special.betaincc для вычисления дополнительной неполной бета-функции и scipy.special.betainccinv для вычисления его обратной матрицы.

• Улучшенная точность scipy.special.betainc и scipy.special.betaincinv.

• Добавлена экспериментальная поддержка альтернативных бэкендов: функции scipy.special.log_ndtr, scipy.special.ndtr, scipy.special.ndtri, scipy.special.erf, scipy.special.erfc, scipy.special.i0, scipy.special.i0e, scipy.special.i1, scipy.special.i1e, scipy.special.gammaln, scipy.special.gammainc, scipy.special.gammaincc, scipy.special.logit, и scipy.special.expit теперь принимает тензоры PyTorch и массивы CuPy. Эти функции всё ещё находятся в разработке и, вероятно, содержат ошибки, поэтому они отключены по умолчанию; включите их, установив SCIPY_ARRAY_API переменная окружения для 1 перед импортом scipy. Тестирование приветствуется!

scipy.stats улучшения

• Добавлен scipy.stats.quantile_test, непараметрический тест того, является ли гипотетическое значение квантилем, связанным с заданной вероятностью. confidence_interval метод объекта результата дает доверительный интервал квантиля.

• scipy.stats.sampling.FastGeneratorInversion предоставляет удобный интерфейс для быстрой случайной выборки через численную инверсию CDF распределений.

• scipy.stats.geometric_discrepancy добавляет геометрические/топологические метрики несоответствия для случайных выборок.

• scipy.stats.multivariate_normal теперь имеет fit метод для подбора параметров распределения к данным с помощью оценки максимального правдоподобия.

• scipy.stats.bws_test выполняет тест Баумгартнера-Вайсса-Шиндлера на то, были ли две выборки извлечены из одного распределения.

• scipy.stats.jf_skew_t реализует распределение скошенного t-Стьюдента Джонса и Фадди.

• scipy.stats.anderson_ksamp теперь поддерживает версию теста с перестановками с использованием method параметр.

• The fit методы scipy.stats.halfcauchy, scipy.stats.halflogistic, и scipy.stats.halfnorm быстрее и точнее.

• scipy.stats.beta entropy точность была улучшена для экстремальных значений параметров распределения.

• Точность sf и/или isf методы были улучшены для нескольких распределений: scipy.stats.burr, scipy.stats.hypsecant, scipy.stats.kappa3, scipy.stats.loglaplace, scipy.stats.lognorm, scipy.stats.lomax, scipy.stats.pearson3, scipy.stats.rdist, и scipy.stats.pareto.

• Следующие функции теперь поддерживают параметры axis, nan_policy, и keep_dims: scipy.stats.entropy, scipy.stats.differential_entropy, scipy.stats.variation, scipy.stats.ansari, scipy.stats.bartlett, scipy.stats.levene, scipy.stats.fligner, scipy.stats.circmean, scipy.stats.circvar, scipy.stats.circstd, scipy.stats.tmean, scipy.stats.tvar, scipy.stats.tstd, scipy.stats.tmin, scipy.stats.tmax, и scipy.stats.tsem.

• The logpdf и fit методы scipy.stats.skewnorm были улучшены.

• Бета-отрицательное биномиальное распределение реализовано как scipy.stats.betanbinom.

• Улучшена производительность scipy.stats.invwishart rvs и logpdf.

• Источник промежуточного переполнения в scipy.stats.boxcox_normmax с method='mle' был устранён, и возвращаемое значение lmbda ограничено так, что преобразованные данные не будут переполняться.

• scipy.stats.nakagami stats более точный и надежный.

• Источник промежуточного переполнения в scipy.norminvgauss.pdf был устранён.

• Добавлена поддержка маскированных массивов для scipy.stats.circmean, scipy.stats.circvar, scipy.stats.circstd, и scipy.stats.entropy.

• scipy.stats.dirichlet получила новую ковариацию (cov) метод.

• Улучшенная точность entropy метод scipy.stats.multivariate_t для больших степеней свободы.

• scipy.stats.loggamma имеет улучшенный entropy метод.

Устаревшие функции

• Сообщения об ошибках были сделаны более понятными для объектов, которые не существуют в публичном пространстве имён, и предупреждения усилены для приватных атрибутов, которые не должны импортироваться вообще.

• scipy.signal.cmplx_sort был устаревшим и будет удалён в SciPy 1.15. Замена, которую можно использовать, предоставлена в сообщении об устаревании.

• Значения аргумента initial of scipy.integrate.cumulative_trapezoid кроме 0 и None теперь устарели.

• scipy.stats.rvs_ratio_uniforms устарел в пользу scipy.stats.sampling.RatioUniforms

• scipy.integrate.quadrature и scipy.integrate.romberg были устаревшими из-за проблем с точностью и недостатками интерфейса. Они будут удалены в SciPy 1.15. Пожалуйста, используйте scipy.integrate.quad вместо этого.

• В связи с предстоящими изменениями в сигнатурах функций (например, удалением устаревшего ключевого слова) мы объявляем устаревшим позиционное использование ключевых аргументов для затронутых функций, что будет вызывать ошибку, начиная с SciPy 1.14. В некоторых случаях это отложило первоначально объявленную дату удаления, чтобы дать время на реакцию на вторую часть устаревания. Затронутые функции:

  • linalg.{eigh, eigvalsh, pinv}

  • integrate.simpson

  • signal.{firls, firwin, firwin2, remez}

  • sparse.linalg.{bicg, bicgstab, cg, cgs, gcrotmk, gmres, lgmres, minres, qmr, tfqmr}

  • special.comb

  • stats.kendalltau

• Все вейвлет-функции устарели, так как PyWavelets предоставляет подходящие реализации; затронутые функции: signal.{daub, qmf, cascade, morlet, morlet2, ricker, cwt}

• scipy.integrate.trapz, scipy.integrate.cumtrapz, и scipy.integrate.simps были устаревшими в пользу scipy.integrate.trapezoid, scipy.integrate.cumulative_trapezoid, и scipy.integrate.simpson соответственно и будут удалены в SciPy 1.14.

• The tol аргумент scipy.sparse.linalg.{bcg,bicstab,cg,cgs,gcrotmk,gmres,lgmres,minres,qmr,tfqmr} теперь устарел в пользу rtol и будет удалён в SciPy 1.14. Кроме того, значение по умолчанию для atol для этих функций связано с изменением на 0.0 в SciPy 1.14.

Устаревшие устаревания

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

• The centered ключевое слово scipy.stats.qmc.LatinHypercube был удален. Используйте scrambled=False вместо centered=True.

• scipy.stats.binom_test был удален в пользу scipy.stats.binomtest.

• В scipy.stats.iqr, использование scale='raw' был удалён в пользу scale=1.

• Функции из основного пространства имён NumPy, которые были представлены в основном пространстве имён SciPy, такие как numpy.histogram предоставлен scipy.histogram, были удалены из основного пространства имен SciPy. Пожалуйста, используйте функции напрямую из numpy.

Обратно несовместимые изменения

Прочие изменения

• Аргументы, используемые для компиляции и линковки SciPy, теперь доступны через show_config.

Авторы

• Имя (коммиты)

• endolith (1)

• h-vetinari (34)

• Tom Adamczewski (3) +

• Анудип Адираджу (1) +

• akeemlh (1)

• Alex Amadori (2) +

• Raja Yashwanth Avantsa (2) +

• Seth Axen (1) +

• Ross Barnowski (1)

• Дэн Барзилай (1) +

• Ашиш Бастола (1) +

• Кристоф Баумгартен (2)

• Ben Beasley (3) +

• Doron Behar (1)

• Peter Bell (1)

• Sebastian Berg (1)

• Ben Boeckel (1) +

• David Boetius (1) +

• Matt Borland (1)

• Jake Bowhay (103)

• Ларри Брэдли (1) +

• Dietrich Brunn (5)

• Evgeni Burovski (102)

• Matthias Bussonnier (18)

• CJ Carey (6)

• Колин Кэрролл (1) +

• Аадя Чинубхай (1) +

• Luca Citi (1)

• Lucas Colley (141) +

• com3dian (1) +

• Анирудх Дагар (4)

• Danni (1) +

• Дитер Вертмюллер (1)

• John Doe (2) +

• Philippe DONNAT (2) +

• drestebon (1) +

• Thomas Duvernay (1)

• elbarso (1) +

• emilfrost (2) +

• Paul Estano (8) +

• Эвандро (2)

• Франц Кирали (1) +

• Никита Фурин (1) +

• gabrielthomsen (1) +

• Лукас Гейгер (9) +

• Артем Глебов (22) +

• Caden Gobat (1)

• Ralf Gommers (127)

• Александр Гощинский (2) +

• Rohit Goswami (2) +

• Olivier Grisel (1)

• Мэтт Хаберленд (244)

• Чарльз Харрис (1)

• harshilkamdar (1) +

• Alon Hovav (2) +

• Gert-Ludwig Ingold (1)

• Romain Jacob (1) +

• jcwhitehead (1) +

• Julien Jerphanion (13)

• Хэ Цзя (1)

• JohnWT (1) +

• jokasimr (1) +

• Эван В Джонс (1)

• Карен Робертсдоттир (1) +

• Ganesh Kathiresan (1)

• Robert Kern (11)

• Andrew Knyazev (4)

• Uwe L. Korn (1) +

• Rishi Kulkarni (1)

• Кейл Кундерт (3) +

• Jozsef Kutas (2)

• Kyle0 (2) +

• Роберт Лангефельд (1) +

• Джеффри Ларсон (1) +

• Jessy Lauer (1) +

• lciti (1) +

• Hoang Le (1) +

• Antony Lee (5)

• Тило Лейтцбах (4) +

• LemonBoy (2) +

• Ellie Litwack (8) +

• Томас Лок (4) +

• Malte Londschien (1) +

• Кристиан Лоренцен (6)

• Адам Луговски (10) +

• lutefiskhotdish (1)

• mainak33 (1) +

• Кроме того, возвращаются только срезы, которые не выходят за правую границу, центрируя последний срез на 4.875 с, что делает его короче, чем при использовании значения по умолчанию

• mart-mihkel (2) +

• Mateusz Sokół (24) +

• Николай Майоров (4)

• Nicholas McKibben (1)

• Melissa Weber Mendonça (7)

• Михал Гурный (1)

• Кэт Мистберг (2) +

• mkiffer (1) +

• mocquin (1) +

• Nicolas Mokus (2) +

• Стурла Молден (1)

• Роберто Пастор Муэла (3) +

• Bijay Nayak (1) +

• Andrew Nelson (105)

• Правир Нидамалури (3) +

• Lysandros Nikolaou (2)

• Dimitri Papadopoulos Orfanos (7)

• Pablo Rodríguez Pérez (1) +

• Dimitri Papadopoulos (2)

• Тирт Патель (14)

• Kyle Paterson (1) +

• Paul (4) +

• Yann Pellegrini (2) +

• Matti Picus (4)

• Ильхан Полат (36)

• Pranav (1) +

• Бхарат Рагхунатхан (1)

• Крис Рапсон (1) +

• Маттео Расо (4)

• Tyler Reddy (215)

• Martin Reinecke (1)

• Tilo Reneau-Cardoso (1) +

• отдыхающий голубь (2) +

• Simon Segerblom Rex (4)

• Lucas Roberts (2)

• Pamphile Roy (31)

• Feras Saad (3) +

• Atsushi Sakai (3)

• Масахиро Сакаи (2) +

• Омар Салман (14)

• Андрей Савикин (1) +

• Daniel Schmitz (55)

• Дэн Шульт (19)

• Scott Shambaugh (9)

• Sheila-nk (2) +

• Mauro Silberberg (3) +

• Maciej Skorski (1) +

• Лоран Сорбер (1) +

• Albert Steppi (28)

• Kai Striega (1)

• Saswat Susmoy (1) +

• Alex Szatmary (1) +

• Сёрен Фугледе Йоргенсен (3)

• othmane tamri (3) +

• Эвут тер Ховен (1)

• Уилл Тирон (1)

• TLeitzbach (1) +

• Кевин Топольски (1) +

• Edgar Andrés Margffoy Tuay (1)

• Dipansh Uikey (1) +

• Matus Valo (3)

• Christian Veenhuis (2)

• Nicolas Vetsch (1) +

• Isaac Virshup (7)

• Hielke Walinga (2) +

• Stefan van der Walt (2)

• Уоррен Векессер (7)

• Bernhard M. Wiedemann (4)

• Levi John Wolf (1)

• Xuefeng Xu (4) +

• Рори Йорк (2)

• YoussefAli1 (1) +

• Irwin Zaid (4) +

• Jinzhe Zeng (1) +

• JIMMY ZHAO (1) +

Всего 163 человека внесли вклад в этот выпуск. Люди со знаком “+” рядом с именами внесли патч впервые. Этот список имен генерируется автоматически и может быть не полностью полным.

Проблемы, закрытые для версии 1.12.0

• #2725: Барицентрическая интерполяция должна позволять вычисление производных

• #4244: точность betaincinv

• #4677: Неожиданное поведение от scipy.special.btdtri

• #4819: Перегрузка операторов сравнения не работает с разреженными матрицами

• #5022: bicg возвращает последнюю итерацию, а не вектор с наименьшим невязкой

• #6198: callback для методов Крылова

• #7241: ENH: Реализовать алгоритм Чандрупатлы для поиска корней (проще/быстрее…)

• #8792: Newton-CG выдаёт ошибку, когда Гессиан является классом `scipy.sparse`

• #9527: Anderson-Darling ksamples не может оценить p-значения за пределами заданных...

• #11516: Рекомендовать ccache для бенчмарков в документации для контрибьюторов

• #12017: Expose FACTOR parameter instead of using magic number in scipy.optimize.nnls

• #12748: Проблема сходимости GMRES

• #12796: BUG: немонотонность в betaincinv, btdtri, stats.beta.ppf

• #13306: griddata с несколькими значениями данных

• #13437: DOC: Добавить пример, как использовать solve_ivp для решения комплексных…

• #14037: ENH: другие метрики качества для случайной выборки

• #14480: LSODA реализация плотного вывода дает некорректный результат

• #15676: ENH: Реализовать `multivariate_normal.fit`

• #15738: DEP: изменить значение по умолчанию atol в `scipy.sparse.linalg.*`

• #16729: _fitpack / dfitpack дублирование

• #16880: ENH: Добавить Rotation.align_vector

• #17290: ENH: многомерное расстояние Вассерштейна/землекопа в Scipy

• #17398: BUG: Документация для `scipy.optimize.differential_evolution`…

• #17462: ENH: Создание вращений путём выравнивания основной оси и наилучшего приближения…

• #17493: ОШИБКА: stats: Случайные сбои некоторых тестов `levy_stable`

• #17572: BUG: Предупреждение об устаревании ссылается на несуществующие символы

• #17706: ENH: добавить изотоническую регрессию

• #17734: BUG: алгоритм Дейкстры возвращает разные результаты в v1.10…

• #17744: BUG: test_maxiter_worsening[lgmres] не прошёл на riscv

• #17756: DOC: уточнение размерности в `directed_hausdorff`

• #17771: BUG: невозможно импортировать ODEintWarning из scipy.integrate

• #17864: ENH: запрос функции для начальной оценки гессиана в scipy bfgs…

• #17890: ENH: Числа Стирлинга второго рода

• #18093: BUG: расчеты энтропии не работают для больших значений

• #18279: BUG: предупреждения об устаревании для приватного API вводят в заблуждение

• #18316: DOC: обновление примера scipy.stats.truncnorm.rvs

• #18389: BUG: Преобразователь степеней Йео-Джонсона выдает предупреждение Numpy

• #18404: ENH: Добавление обёртки для функций LAPACK stgsyl и dtgsyl

• #18432: ОШИБКА: levy_stable.pdf не использует атрибут pdf_default_method_name

• #18452: ОШИБКА: DST 2 и 3 с `norm=”ortho”` не ортогональны

• #18457: DOC: уточнение, что фильтр `prewitt` не возвращает величину...

• #18506: BUG: Странное поведение функции scipy.stats.hypergeom.sf с…

• #18511: BUG: Неверный расчет среднего гипергеометрического распределения

• #18564: BUG: `rv_discrete` не работает, когда поддержка неограничена снизу

• #18568: BUG: circe-ci тесты производительности eigenvalue-LOBPCG не проверяют точность…

• #18577: DEP: устаревание позиционных аргументов в `sparse.gmres`

• #18578: DEP: устаревание позиционных аргументов в `stats.kendalltau`

• #18579: DEP: устаревание позиционных аргументов в `firwin*`

• #18580: DEP: удаление `scale='raw'` в `iqr`

• #18581: DEP: удаление `stats.binom_test`

• #18582: DEP: удаление параметра `centered` в `stats.qmc.LatinHypercube`

• #18592: Семантика функций создания разреженных массивов

• #18637: BUG: Создание окружения Anaconda с python 3.11

• #18639: УЛУЧШЕНИЕ: `multivariate_normal.rvs` крайне медленный

• #18643: DOC: Проблема с описанием randint

• #18647: BUG: dgbmv выдает "(len(x)>offx+(trans==0?m-1:n-1)*abs(incx))…"

• #18651: DOC: Отсутствует знак равенства в уравнении периодограммы Ломба-Скаргла

• #18669: DOC: путаница в документации sparse между «matrix» и «array»

• #18680: stats: XSLOW сбои тестов в TestFit

• #18702: DEP: устаревание псевдонимов методов интегрирования, которые (почти)…

• #18721: TST: Причина сбоя теста `test_linsolve.py`

• #18748: [DOC] Неверная строка документации для аргумента `boxcox_normmax` `method=”mle”`,…

• #18836: DOC: справочник API не указывает пользователям замену для interp1d

• #18838: BUG: stats.burr12: распределение возвращает недопустимые моменты

• #18839: ENH: конкатенация разреженных массивов должна возвращать разреженные массивы

• #18849: BUG: `python dev.py bench` завершается с ошибкой

• #18860: BUG/BENCH: тест clough_tocher завершается с ошибкой

• #18864: BUG: мемоизация curve_fit вызывает значительные накладные расходы в функции…

• #18868: CI/BENCH: Ошибка при сбое

• #18876: DOC: integrate: уточнить, что event и jac должны иметь одинаковые…

• #18881: DOC: улучшение примеров lobpcg

• #18903: DOC: ссылки в hacking.rst ведут обратно на hacking.rst вместо их…

• #18939: ENH: добавить новые представления для матриц Сакураи и Микоты…

• #18944: Как изменить настройки по умолчанию для использования res.plot()

• #18953: BUG: ``scipy.optimize._differentialevolution`` неправильно…

• #18966: BUG: `PyArray_MAX` больше не доступен в `numpy/arrayobject.h`

• #18981: ENH: Публикация musllinux колес на PyPI

• #18984: DOC: scipy.stats.lognorm — SciPy v1.12.0.dev Manual

• #18987: BUG: проблема воспроизводимости сборок в _stats_pythran.cpython-311-x86_64-linux-gnu.so

• #19008: DOC: ошибка в scipy.integrate.DOP853

• #19009: DOC: Возможно, опечатка в параметре ‘alternative’ в тесте Манна-Уитни…

• #19024: BUG: #18481 сделал минимизацию BFGS менее точной

• #19039: BUG: stats.zscore возвращает все NaN, если задан маскированный массив с…

• #19049: TST: добавить тест для gh-17918

• #19056: ENH: добавить вычисление выбранного числа `m` крайних собственных пар...

• #19063: DOC: опечатка в scipy.linalg.pinv.html

• #19075: ENH: Разрешить выбирать параметры линейного поиска в связанной оптимизации…

• #19082: MAINT, REL: Директива Programming Language

• #19090: BUG: root_scalar (метод Ньютона), несовместимая целевая функция…

• #19092: ENH: обновить версию SuperLU из сторонних источников

• #19098: ENH: добавлен метод в RootResults для root_scalar и root

• #19102: BUG: `least_squares` с `method=’trf’` с начальными параметрами…

• #19117: TST/MAINT: `AssertionError` с новой сборкой на M1 macOS

• #19118: BUG: Массиво-подобные объекты, приводимые к `np`, не принимаются с массивом…

• #19140: ДОК: stats: альтернативная обработка loc-scale в levy_stable

• #19147: BUG: asfarray удалён из numpy

• #19150: предупреждения сборки от pythran (?)

• #19158: BUG: Исходные архивы имеют некорректные временные метки

• #19161: ENH: разрешение `sparse_matrix.transpose(axes=(1, 0))`

• #19167: BUG: недетерминированность построения графа

• #19177: TST: Тесты SphericalVoronoi не чувствительны к внутренним регионам…

• #19185: BUG: minimize_scalar не проверяет всю область, указанную границами

• #19188: DOC: 1D массивы с KDTree

• #19190: TST: причина пропуска некорректна в некоторых случаях, связанных с Array API...

• #19193: DOC: опечатка в scipy.stats.Covariance

• #19241: BUG: утилиты из scipy.sparse.sputils недоступны из scipy.sparse…

• #19273: Расчет частот w неточен, когда fs по умолчанию…

• #19276: MAINT: типы массивов: сделать `compliance_scipy` более строгим

• #19332: ENH: помощь `skewnorm.fit` в поиске глобального минимума

• #19352: CI, BUILD: Ошибка сборки SciPy с Cython 3.0.3 (бисекция)

• #19363: DOC: несогласованная терминология на scipy.interpolate.griddata.html

• #19373: DOC: interpolate: добавить примечание к BarycentricInterpolator.add_xi…

• #19396: BUG: L-BFGS-B имеет удивительно высокое потребление памяти

• #19398: BUG: Отсутствует утверждение в test_filter_design.py

• #19406: CI, MAINT: известная проблема CI с NumPy main/latest

• #19442: BUG: Ошибка сбора тестов из-за несовместимой параметризации...

• #19448: DOC:fft: сигнатура next_fast_len пуста в документации

• #19490: MAINT: lint: ошибка инвентаризации

• #19544: DOC/MAINT: ошибки проверки руководства

• #19553: BUG: Набор тестов оставляет открытыми файловые дескрипторы (`OSError: [Errno 24]…

• #19565: DOC/DX: `meson-python` отсутствует в 'required build dependencies'

• #19568: DOC/DX: `cd scipy` отсутствует в разделе ‘Building from source’

• #19575: BUG: Тип данных cost в scipy.ndimage.watershed_ift слишком мал…

• #19577: Проблемы сборки Windows, связанные с частями быстрого матричного рынка

• #19599: УЛУЧШЕНИЕ: Возврат NotImplemented при умножении разреженных массивов…

• #19612: ENH: добавление лучшей оценки функции стоимости для дифференциальной эволюции…

• #19616: BUG: Нормальное обратное гауссово распределение численно неустойчиво

• #19620: _lib: Тест ошибки в test_warning_calls_filters из-за Python…

• #19636: DOC: проблема в документации для аргумента callback в scipy.optimize.minimize

• #19640: CI, MAINT: сбои в задании предварительного выпуска с scipy-openblas32

• #19726: BUG: 1.12.0rc1: ошибка сборки на windows из-за конфликта макросов…

• #19747: BUG: Некорректный `IndexError` из `scipy.stats.nbinom.logcdf`

• #19795: MAINT: требуется стабильный выпуск Pythran для SciPy 1.12.0 RC2

• #19804: MAINT/TST: Предупреждения, вызывающие сбой тестов с `pytest 8`

• #19852: CI, MAINT: сбой CI Windows 3.11 из-за проблемы доступа к файлу

• #19906: BUG: 1.12.0rc2 SciPy вместо scipy в выводе `pip list`

Pull requests для версии 1.12.0

• #12680: ENH: stats: добавить непараметрический одновыборочный квантильный тест и доверительный интервал

• #14103: DOC: integrate: Добавить решение комплексной матричной ДУ в примеры

• #14552: BUG: Исправить схему интерполяции LSODA

• #17408: ENH: Улучшения коротковременного преобразования Фурье (STFT)

• #17452: ENH: Добавить оператор __pow__ для Rotations

• #17460: ENH: Новый метод Rotation approx_equal()

• #17473: ENH: stats: многомерное расстояние Вассерштейна/EMD

• #17495: DOC: Optimize: обновить документацию DE

• #17542: ENH: Расширение Rotation.align_vectors() для разрешения бесконечного веса,…

• #17697: ENH: special: Улучшения для неполных бета-функций.

• #17719: ENH: Добавить алгоритм Чандрупатлы в optimize._zeros_py.py для…

• #17722: ENH добавить pava и isotonic_regression

• #17728: ENH: Реализованы Rotation.from_davenport и Rotation.as_davenport

• #17757: DOC: уточнить размерности входных данных для метода `directed_hausdorff`

• #17955: ENH: добавить упрощённое быстрое численное обращение в stats.sampling

• #18103: ENH: добавить функцию stirling2 в `scipy.special`

• #18133: BUG: Исправление сбоев некоторых тестов и некорректного поведения при x=zeta в…

• #18151: ENH: добавление cumulative_simpson интеграции в scipy.integrate

• #18156: ENH: Добавлен метод энтропии loggamma

• #18197: ENH: Добавить производные для BarycentricInterpolator

• #18219: DEP: integrate: Устаревание значений `initial`, отличных от None…

• #18348: ENH: добавление приватной функции для определения интервала корня монотонной функции

• #18361: ENH: добавлен метод `fit` к `multivariate_normal`

• #18363: ENH: stats: добавить тест Баумгартнера-Вайсса-Шиндлера

• #18376: ENH: CloughTocher2DInterpolator несколько раз с разными…

• #18465: ENH: asymptotic expansion for multivariate t entropy

• #18470: ENH: stats.anderson_ksamp: повторно добавить перестановочную версию теста

• #18477: DOC: stats.truncnorm: добавить пример о точках усечения

• #18481: MAINT: дифференцируемые функции учитывают ширину float. Закрывает #15602

• #18488: MAINT:ENH:sparse.linalg: Переписать итерационные решатели на Python,…

• #18492: Добавлен NdBSpline: объект n-мерного тензорного произведения B-сплайнов

• #18496: ENH: Ускорение _select_samples в _differential_evolution.py

• #18499: ENH: асимптотическое разложение для бета-энтропии при больших a и b

• #18544: ENH: sparse.linalg: Реализовать matrix_power()

• #18552: DOC: stats.laplace_asymmetric: примечание о связи между масштабом…

• #18570: ENH:optimize: Переписана nnls на Python

• #18571: ENH: linalg: Добавление обёртки для `?tgsyl`

• #18575: REL: установить версию на 1.12.0.dev0

• #18585: DOC: stats.rv_discrete: примечание, что методы по умолчанию не совместимы…

• #18586: ENH: переопределение sf для распределения rdist

• #18587: DEP: signal: устаревает cmplx_sort

• #18589: DEP: удалить параметр centered у stats.qmc.LatinHypercube

• #18594: DOC: более явный пример использования scipy.linalg.lu_factor

• #18602: MAINT: stats.hypergeom.mean: исправление для больших аргументов

• #18606: ENH: переопределение sf для распределения Pearson3

• #18609: TST: обновить тесты nonlin для разреженных массивов

• #18610: DEP: stats: удалить устаревший binom_test

• #18612: DEP: stats.iqr: удалить устаревший `scale=’raw’`

• #18613: BUG: исправить ортогональный режим в DST типа 2/3

• #18614: MAINT: не переопределять sf для логравномерного/обратного распределения

• #18616: ENH: переопределение sf в распределении loglaplace

• #18617: MAINT: interpolate: удален дублированный интерфейс FITPACK bisplev

• #18620: MAINT: signal: избегать eval/exec в hilbert2

• #18622: MAINT: Переместить rvs_ratio_uniforms в sampling

• #18624: DEP: настроить устаревание позиционных аргументов

• #18631: ENH: Добавить `fast_matrix_market` в scipy.io

• #18633: BUG: Исправить проблему levy_stable.pdf

• #18640: MAINT: Исправление предупреждений линтера в `_traversal.pyx`

• #18641: ENH: делает `_covariance` кэшируемым свойством

• #18649: DEP: scipy.stats.morestats: уточнить предупреждения об устаревании

• #18652: BUG: Исправление обработки длины аргумента x в linalg.blas.?gbmv…

• #18653: DOC: Добавлен отсутствующий знак равенства в уравнение периодограммы Ломба-Скаргла

• #18661: CI: обновление `SCIPY_NIGHTLY_UPLOAD_TOKEN` на CirrusCI.

• #18664: ENH: stats.dirichlet: добавить метод covariance

• #18666: DEV: обновить environment.yml, удалив setuptools

• #18667: DEV: Добавить инструкции для Windows в environment.yml

• #18668: ENH: добавление механизмов для поддержки Array API

• #18670: MAINT: signal: дедупликация функций *ord

• #18677: TST: linalg: улучшение инициализации некоторых тестов, которые являются проблемой…

• #18679: MAINT:stats:Цитонизировать и удалить код Fortran statlib

• #18682: TST: stats: исправить сбои медленных тестов

• #18686: DEV: Добавить возможность запуска тестов производительности памяти на macOS

• #18689: CI: тестирование с Python 3.12-beta

• #18690: DOC: упомянуть, что `genlogistic` является одним из нескольких типов…

• #18692: MAINT: signal: заменить `np.r_[“-1”, arrays]` на более разумный…

• #18694: DOC: signal: Обновленная документация для Чебышева 2

• #18695: ENH: переопределить halflogistic fit для свободных параметров

• #18696: MAINT Исправить сломанную ссылку в scipy.optimize._differentialevolution.py

• #18699: DEP: integrate: устаревание старых псевдонимов

• #18705: MAINT Оптимизация ссылки в scipy.optimize._differentialevolution.py

• #18706: DOC: linalg: различные улучшения документации

• #18708: MAINT: signal/dlsim: избегать использования interp1d; использовать make_interp_spline…

• #18710: MAINT: удалить np.r_["-1", …]

• #18712: MAINT: повысить минимальную поддерживаемую версию NumPy до 1.22.4

• #18713: MAINT: исправить ошибку линтера в `_fitpack_impl.py`

• #18714: ENH: Улучшить бета-энтропию, когда один аргумент велик

• #18715: MAINT: signal: удалить дублированный _atleast_2d_or_none

• #18718: TST: пометить два теста `lsq_linear` как xslow

• #18719: MAINT: optimize._chandrupatla: исправление объекта результата

• #18720: DOC: Исправление вариаций в обозначениях в _lbfgsb_py.py: “pg_i” и “proj…”

• #18723: MAINT:sparse.linalg: Использовать _NoValue для устаревших kwargs

• #18726: ENH: улучшение подгонки распределения halflogistic с фиксированными параметрами

• #18727: MAINT: Добавление ссылки 'skip CI' в шаблон PR

• #18728: MAINT: optimize._chandrupatla: рефакторинг для повторного использования кода

• #18729: DOC: Добавить примечание, связывающее weibull_min со стандартным экспоненциальным распределением.

• #18734: MAINT: Обновление codeowners

• #18742: ENH: callback в differential_evolution принимает intermediate_result

• #18744: TST:sparse.linalg:Ослабление допусков в test_hermitian_modes

• #18746: MAINT: перенос релизных заметок 1.11.0

• #18755: ENH: переопределение isf для распределения Бёрра

• #18756: DOC: stats.boxcox_normmax: исправить minimize -> maximize

• #18758: DOC: Документирование проблемы производительности для scipy.sparse.random

• #18760: ENH: переопределить подгонку halfnorm

• #18764: ENH: stats: добавить информативное сообщение об ошибке в `boxcox_normmax`…

• #18771Исправление опечатки из #18758

• #18777: ДОКУМЕНТАЦИЯ: Уточнить фильтр Превитта

• #18783: ENH: stats: Реализация _sf и _isf для гипсеканса.

• #18786: MAINT: перенос примечаний к выпуску 1.11.1

• #18794: MAINT: исправить `halflogistic.fit` для плохого предположения о местоположении

• #18795: BUG, DOC: Исправить значение `adsurl` и добавить общий `url`…

• #18799: ENH: упрощение `gausshyper.pdf`

• #18802: MAINT: Использовать `sparse.diags` вместо `spdiags` внутри.

• #18803: MAINT: `rv_discrete` должен вызывать исключение при дублировании `xk` в…

• #18807: ENH: удалить ненужный поиск корня из skewnorm

• #18808: TST: тест для gh-18800

• #18812: DEP: linalg: усиление предупреждения об устаревании для pinv {,r}cond

• #18814: DOC: обновить инструкции для Windows и переместить conda/mamba

• #18815: ENH:stats: Добавление метода _isf к loglaplace

• #18816: ENH:stats: Добавлен метод _isf к lognorm

• #18817: DOC: Исправление примеров в описании randint

• #18818: MAINT: Упрощение активации окружения codespaces

• #18819: TST: stats.dgamma.pdf: скорректировать тест, который периодически падает

• #18820: ENH:stats: Добавить метод _isf к pareto

• #18822: ENH:stats: Добавление методов _sf и _isf в kappa3

• #18823: ENH:stats: Добавлен метод _isf к lomax

• #18824: ENH: переопределить подгонку распределения halfcauchy

• #18826: DEP: linalg: использовать _NoValue для позиционного аргумента eigh/eigvalsh…

• #18829: ENH: optimize: векторизованная минимизация одномерных функций

• #18830: DOC: смягчить формулировки в руководствах по импорту, упомянуть ленивую загрузку

• #18833: ENH: optimize: освободить GIL при вычислении решения LSAP

• #18835: DEP: scipy.stats.stats: уточнены предупреждения об устаревании

• #18840: MAINT: stats.burr12: моменты не определены, когда c*d <= порядок

• #18841: MAINT: *sctype* заменяет NumPy 2.0

• #18843: DEP: заимствование механизма sklearn для устаревания передачи kwargs позиционно

• #18846: MAINT: Уменьшить размер файлов SVG, включённых в `signal.rst`

• #18847: MAINT: ptp не метод для NumPy 2.0

• #18848: ENH: добавление аргументов компиляции и линковки в вывод `show_config`

• #18850: ENH: улучшение производительности расчета площади `SphericalVoronoi`

• #18852: BUG: исправление переполнения в stats.yeojohnson

• #18853: BENCH: Удалить бенчмарки факториала

• #18854: MAINT: signal: упростить обозначения в lsim

• #18856: MAINT: Удаление дополнительных элементов runtests.py

• #18858: MAINT: очистить утилиты views/strides/dtypes в `cluster.hierarchy`

• #18861: MAINT: избегать `np.deprecate` и `np.core`, добавить `normalize_axis_index`…

• #18862: ENH: разреженные массивы для hstack, vstack, bmat, block_diag. Новые…

• #18863: DEP: удалить лишний np.deprecate и вернуть документацию

• #18872: DOC: Добавление связи между распределением Фиска (лог-логистическим) и логистическим.

• #18873: DOC: добавить больше деталей о кросс-компиляции

• #18885: DOC: мелкие проблемы в командах установки

• #18886: MAINT/DOC: устранение проблем в строках документации ndimage

• #18887: DOC: синхронизация вкладок на основе того же имени вкладки с использованием оператора ``sync``

• #18888: ТЕХ: Установить требования к ОЗУ для Codespaces

• #18889: CI: Добавить предварительную сборку с 64-битным OpenBLAS nightly

• #18893: ENH: Геометрические метрики качества для случайной выборки

• #18898: DOC: исправить путаницу между "матрицей" и "массивом" в документации по разреженным матрицам

• #18905: DOC: Уточнение степеней свободы в примечаниях к F-распределению

• #18910: DOC: из CONTRIBUTING.rst ссылка на сайт SciPy

• #18911: DOC/MAINT: исправления документации `special`

• #18914: ENH: Улучшить `dev.py`, добавив команду для запроса PYTHONPATH

• #18916: DEP: stats: улучшение устаревания приватных, но присутствующих модулей

• #18917: ENH: переместить {c, q}spline_1d для использования sosfilt/lfilter

• #18920: DOC: указать функции с несколькими допустимыми решениями в csgraph

• #18927: TST: использование Hypothesis для property-based тестов

• #18929: ENH: изменить разреженный dok с подкласса dict на наличие атрибута…

• #18930: ENH: _lib._util: make _lazywhere compatible with Array API

• #18931: MAINT: cleanup redundant tests for `vonmises.fit`

• #18932: DEP: устаревают позиционные аргументы для некоторых методов в signal._fir_f…

• #18933: DEP: устарели позиционные аргументы для special.comb

• #18934: DEP: устарели позиционные аргументы для некоторых методов в sparse.linalg…

• #18935: DEP: устаревание позиционных аргументов для linalg.pinv

• #18936: DEP: устаревание позиционных аргументов для stats.kendalltau

• #18942: CI: Изменить расположение ночных сборок OpenBLAS

• #18943: DEP: sparse.linalg: устаревают позиционные аргументы для gcrotmk,…

• #18946: DEP: linalg: устаревают позиционные аргументы для eigh/eigvalsh

• #18948: ENH: распределение Джонса и Фадди с асимметрией-Т

• #18949: DOC: stats.FitResult.plot: добавить пример

• #18952: MAINT: Удалить `._is_array`, так как теперь есть: `isinstance(x,…

• #18954: BENCH: обновить/переписать тест lobpcg sparse_linalg_lobpcg.py

• #18955: MAINT/DOC: spatial: Документировать и протестировать свойство двойного покрытия…

• #18958: MAINT: optimize.differential_evolution: уточнение, что границы должны…

• #18962: Обновить название действия покрытия

• #18963: ENH:sparse.linalg: Добавление класса LaplacianNd в специальные разреженные массивы

• #18967: MAINT: переопределить `PyArray_MAX`/`PyArray_MIN`, потому что они…

• #18968: DEP: optimize: улучшить устаревание приватных модулей, названных без…

• #18970: DEP: integrate: улучшение устаревания приватных модулей с именами…

• #18973: MAINT: linalg: удалить случайный np.cast

• #18975: ENH: Портируем scipy для использования новых комплексных типов numpy

• #18977: ENH: Предоставление доступа к c1 и c2 scalar_search_wolfe для fmin_bfgs

• #18986: ENH: добавить возможность фиксировать параметры в многомерном нормальном…

• #18992: DEP: interpolate: улучшить устаревание приватных модулей с именами…

• #18995: DOC: stats.lognorm: добавлен пример связи между norm…

• #18996: ENH: optimize.curve_fit: уменьшение накладных расходов лёгкого мемоизирования

• #18997: DOC: добавить `noexcept` в документацию `cython_optimize`

• #19000: MAINT: fft: переименовать `test_numpy.py` в `test_basic.py`

• #19005: ENH: fft: поддержка стандарта Array API

• #19007: BLD: Добавить venv в .gitignore

• #19010: DOC/MAINT: опечатка: изменить ссылку на Azure на Cirrus

• #19012: DOC: stats.mannwhitneyu: устранить кажущееся несоответствие знака…

• #19013: DOCS: Исправлена опечатка в _fitpack2.py

• #19014: MAINT: copy, утилитарная функция, совместимая с array-api

• #19015: ENH: Обновлены импорты исключений numpy

• #19018: TST/BUG: исправить декораторы пропуска тестов API массивов

• #19023: ENH: special: диспетчеризация в библиотеку массивов

• #19030: MAINT: заменить использование `optparse` на `argparse`

• #19033: MAINT: Исправить скрипт setup.sh для codespaces

• #19035: DEP: linalg: улучшить устаревание приватных модулей, названных без…

• #19045: MAINT: изменение импорта `add_newdoc` и удаление `NINF`

• #19047: Исправлена грамматическая ошибка в документации класса DOP853

• #19050: CI/BLD: сделать ночные сборки ежедневными, закрывает #19048

• #19051: ENH: не зависящий от типа массива `cov`, используемый в `cluster`

• #19052: BENCH: обновить asv, завершать CI бенчмарков с ошибками, исправить последствия

• #19053: CI: изменения в cirrus

• #19055: MAINT: использование утилиты `copy` из #19014 в `cluster`

• #19057: ENH: добавление вычисления выбранного числа m экстремальных собственных пар…

• #19060: MAINT: портировать minpack2.dcsrch с Fortran на Python, удалить Fortran…

• #19061: DOC: исправить написание NaN -> nan

• #19062: BLD: Замена complex на singlecomplex в SuperLU

• #19064: TST: немного увеличить допуск `TestTruncexpon.test_is_isf`

• #19066: Обновить dfovec.py случай 20 для нулевой индексации

• #19067: DEP: удалить все устаревшие объекты `scipy.`

• #19070: DEP: odr: улучшенное устаревание приватных модулей

• #19073: DOC: удаление ссылок на больше не импортируемые функции numpy

• #19074: TST: добавление регрессионного теста для неожиданного преобразования sqrtm в...

• #19078: ENH: Отразить изменения из рефакторинга пространства имён numpy, часть 3

• #19081: ENH: optimize: c1 и c2 из scalar_search_wolfe для cg и newton-cg

• #19083: MAINT: перенос релизных заметок 1.11.2

• #19086: BLD: корректировки зависимостей сборки и классификатора 3.12 в pyproject.toml

• #19087: DOC: добавление информации об использовании ccache для бенчмарков

• #19089: DOC: добавить комментарий к аргументам в solve_ivp (#18876)

• #19091: MAINT: optimize.root_scalar: обработка args при методе newton…

• #19093: MAINT: stats.zscore: возвращать правильный результат, когда 0-й элемент…

• #19094: BUG: optimize: обновить некорректное значение c1

• #19095: ENH: optimize: добавление оценки обратной матрицы Гессе в BFGS

• #19100: MAINT: Переместить реализацию `trapezoid` в SciPy

• #19104: MAINT: исправить бенчмарк подкласса CT

• #19110: MAINT: Удаление использования np.row_stack и np.in1d

• #19113: MAINT, TST: несколько тестов для default_rng

• #19115: ENH, TST: Использовать явные импорты в примерах документации

• #19127: DOC: linalg: исправить опечатки в документации pinv

• #19128: ENH: optimize: добавить атрибут method в объект результата из root_scalar…

• #19129: DOC: Добавлены примеры к `combine_pvalues` и `fhtoffset`

• #19136: MAINT: удаление псевдонима NumPy infty

• #19141: MAINT: дополнительные обёртки API NumPy

• #19143: MAINT: удалить использование asfarray

• #19146: DOC: sparse.linalg: Улучшить документацию lobpcg с обновленными…

• #19152: DOC: исправление опечатки predeces(s)or.

• #19157: TST: добавление утверждений, не зависящих от типа массива

• #19162: ENH: Разрешить `sparse_mtx.transpose(axes=(1, 0))`

• #19165: DEP: улучшить предупреждения об устаревании для модуля constants

• #19166: MAINT: Отражение изменений из рефакторинга пространства имён `numpy` Часть…

• #19168: BLD: special: исправить зависимости для `_ellip_harm_2`

• #19170: MAINT: исправление ряда проблем в коде на Cython

• #19171: ENH: конструкторы для разреженных массивов

• #19172: MAINT: Упростить сортировку сферической диаграммы Вороного

• #19173: MAINT: integrate._tanhsinh: улучшения после дальнейшего тестирования

• #19175: DOC: stats: Исправление примечания о loc-scale для levy_stable

• #19178: MAINT/DOC: добавление `fit` к методам многомерного нормального распределения в документации

• #19179: scipy.stats multinomial pmf возвращает nan

• #19183: MAINT: Импорт `fromarrays` из `rec`

• #19184: TST: исправить тест конструктора разреженных матриц с большим объёмом памяти

• #19186, создайте фильтр той же длины, что и исходный, с амплитудным спектром, который спроектирован для соответствия исходному (поддерживается только когда

• #19187: BUG: принимать массиво-подобные объекты, приводимые к np, с флагом array API…

• #19191: BLD: обновление минимальных версий meson-python и pythran

• #19192: TST: увеличение допусков тестов для исправления сообщённых сбоев

• #19194: BUG/TST: исправить `test_array_api` для `cupy`

• #19195: DOC: Исправлена опечатка в scipy.stats.Covariance

• #19198: DOC: optimize.minimize_scalar: отметить ограничения и предложить альтернативы

• #19201: DOC: Пропущены обратные кавычки

• #19202: DOC: удаление старого упоминания Python 2.

• #19203: DOC: Исправлен пример подсказки _nan_allsame.

• #19204: DOC: отсутствующая (и лишняя) обратная кавычка в mannwhitneyu

• #19206: TST, MAINT: пропустить исправление для тестов array API

• #19217: BLD: начать сборку колес для numpy 2.0 [сборка колес]

• #19218: DOC: Добавлены примеры для zpk2tf, tf2sos, sos2tf, lp2lp_zpk, lp2hp_zpk,…

• #19219: ENH: Реализованы пользовательские функции мутации/скрещивания для DifferentialEvolution

• #19222: DOC: уточнить руководство по модификациям стиля

• #19224: BUG: integrate: вывести ODEintWarning

• #19226: DEP: улучшение сообщения для устаревшего приватного API для `sparse`

• #19227: DOC: лишний символ после закрывающей обратной кавычки.

• #19229: DOC: Исправить повторяющиеся опечатки в dev.py

• #19233: DOC: Исправить символ после завершающих обратных кавычек

• #19236: BUG: Удалить удалённый элемент из `__all__`

• #19237: DOC: отсутствующий импорт в документации приватной функции _nan_allsame.

• #19240: DEP: spatial: улучшение устаревания приватных модулей без…

• #19243: DOC: stats: исправить документацию предупреждений, вызываемых pearsonr

• #19244: MAINT: обёртки scipy.io NEP 50

• #19247: MAINT: Удаление проверок версии NumPy

• #19251: TST/MAINT: cluster: использовать новые утверждения API массивов

• #19253: ТЕХОБСЛУЖИВАНИЕ: Очистка устаревших методов ndarray

• #19256: DOC: Добавлены примеры для функций correlation, num_obs_dm, num_obs_y.

• #19259: DOC: описание обходного пути при потере точности в BFGS [skip…

• #19261: MAINT: fft: рефакторинг базового бэкенда с `_execute_1D`

• #19262: MAINT: fft: очистить пропуски тестов

• #19263: ENH: fft: поддержка GPU для нестандартных базовых преобразований

• #19264: MAINT/TST: fft: удаление дублирующихся проверок пространства имён и типа данных

• #19265: MAINT: array API: переименовать `arg_err_msg` и переместить в `_lib`

• #19266: ENH: использование inplace add в _minimize_newtoncg

• #19267: MAINT: использовать linalg.norm в `_minimize_newtoncg`

• #19270: MAINT: исправление предупреждений -Wdeprecated-non-prototype в коде Cephes

• #19271: DOC: добавлен пример для `ndimage.shift`

• #19275: MAINT: Добавить фильтр предупреждений для переименования `numpy.core`

• #19278: DOC: использовать `np.copysign()` вместо `np.sign()`

• #19281: DOC: добавлен `fft` в список модулей, поддерживающих Array API

• #19282: MAINT: fft: очистка утверждений

• #19284: ENH: обновление SuperLU до версии 6.0.1

• #19285: MAINT исправление дополнительных предупреждений `-Wdeprecate-non-prototype`

• #19287: ENH: добавление поддержки exact=False для stirling2

• #19289: BLD: stats: улучшение конфигурации сборки для `unuran_wrapper`

• #19293: MAINT: optimize._bracket_root: рефакторинг и комментарии для ясности

• #19294: MAINT: заменить псевдоним IOError на OSError

• #19295: DOC: исправить опечатки, найденные codespell

• #19296: MAINT: исправление проблем линтера

• #19298: MAINT: заменить псевдоним io.open на встроенный open

• #19302: MAINT: Исправить/параметризовать тесты Rotation.

• #19304: DOC: исправить опечатку на странице в ссылке ks_2samp

• #19310: MAINT: Удаление `np.int_` и `np.uint`

• #19311: DOC: неверный интерпретируемый текст (отсутствует пробел после закрывающей обратной кавычки).

• #19312: DOC: Misc: ошибка форматирования.

• #19313: DOC: И новая строка в конце строки в коде CPP.

• #19314: DOC: Rst не любит списки без пустых строк.

• #19315: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.11.3

• если это массив, то это также массив, каждый элемент которого содержит фазу для соответствующего периода.: MAINT: удаление поддержки сборки с помощью setup.py

• #19327: ENH: Add a numerically stable logpdf function for the skewnorm…

• #19331: MAINT, BLD: дополнительные очистки setup.py

• #19333: ENH: Более устойчивая подгонка скошенных нормальных распределений с помощью MLE

• #19340: DEP: устаревание вейвлетов scipy.signal

• ) и с усреднением (: MAINT: удаление оставшихся `numpy.int_` и фильтрация `np.long`…

• #19346: MAINT: stats: исправить поведение ошибки слишком малого значения `differential_entropy`

• #19347: BUG: исправление ValueError в stats.truncpareto

• #19349: MAINT: Незначительное исправление импорта shim для scipy.signal.

• #19350: ENH: stats: добавление поддержки маскированных массивов, `nan_policy` и…

• #19358: TST: тип региона SphericalVoronoi

• #19360: BLD, MAINT: дополнительные очистки системы сборки

• #19367: CI: избегать использования Cython 3.0.3

• #19371: ENH: stats.ansari: добавить поддержку axis / nan_policy / keepdims

• #19376: TST: увеличить допуск `test_al_mohy_higham_2012_experiment_1`

• #19380: DEV/CI: использовать scipy-openblas32 wheels в dev.py и некоторых задачах CI

• #19385: ENH: бета-отрицательное биномиальное распределение

• #19390: DOC, MAINT: дополнительные очистки distutils/build

• #19391: MAINT: spatial: Изменить сообщение об ошибке в KDTree, чтобы оно было более информативным.

• #19392: ENH: stats.bartlett: добавить поддержку axis / nan_policy / keepdims

• #19394: MAINT: Частичный откат изменений `np.int_`

• #19395: DEP: ndimage: улучшение устаревания приватных модулей с именами...

• #19399: TST: signal: добавлено недостающее утверждение в test_filter_design.py

• #19402: MAINT: l-bfgs-b удалить промежуточный массив границ

• #19409: MAINT: исправить ошибку сборки C++ с GCC 13

• #19410: DOC: interpolate: добавить примечание к BarycentricInterpolator.add_xi

• #19412: ENH: stats: добавить поддержку маскированных массивов для круговой статистики…

• #19414: BLD: with-scipy-openblas вместо use-scipy-openblas

• #19419: ENH: SphericalVoronoi сортировка быстрее

• #19422: DOC: Исправлена незначительная опечатка.

• #19425: ENH: stats: добавить поддержку маскированных массивов, кортежей осей и политики nan…

• #19426: MAINT: Обновить импорт `fft.helper`

• #19428: ENH: stats.levene/fligner: добавить поддержку axis / nan_policy / keepdims

• #19429: DOC: Исправление документации сигнатуры функции обратного вызова scipy.optimize.minimize

• #19431: MAINT: дополнительные обертки NEP 50

• #19433: DOC: Добавлен пример для `stats.hdquantiles`

• #19435: MAINT: Перевод lambertw_scalar на C++

• #19439: BLD: обновление версий зависимостей сборки в pyproject.toml

• #19440: DOC: удалить неиспользуемый параметр в docstring spline_filter

• #19443: TST: Исправление #19442 минимально

• #19445: TST: Удаление некоторых ненужных преобразований кортежей

• #19449: DOC/MAINT: fft: исправить сигнатуру для next_fast_len

• #19453: Добавлены скобки для точного расчета частот w, когда…

• #19458: DOC: spatial: Обновление документации по вращениям

• #19461: DOC: dev: обновить максимальную длину строки до 88 символов

• #19465: DOC: исправление сломанной ссылки NetCDF

• #19466: MAINT: Прокладки для целочисленных типов NumPy

• #19469: DEP: special: улучшение устаревания приватных модулей, названных без…

• #19471: MAINT: Перевести binom на C++

• #19472: MAINT: Обновление fast_matrix_market до версии 1.7.4

• #19482: MAINT: Использование sf_error зависит от флага в scipy::special…

• #19483: ENH: добавить максимальное расстояние в NearestNDInterpolator

• #19484: CI: ограничить scipy-openblas32 wheel до 0.3.23.293.2

• #19487: ENH: stats.cramervonmises/epps_singleton: добавить axis / nan_policy…

• #19489: MAINT: lint: игнорировать E501 (длина строки) по подпакетам

• #19491: MAINT/STY: misc: удалить игнорирование линтера E501 (длина строки)

• #19494: MAINT/STY: `conftest.py`: удалить игнорирование проверки E501 (длина строки)

• #19495: MAINT: избавление от остатков Python 2

• #19497: CI: добавление тегов пропуска '[lint only]', '[docs only]'

• #19501: TST: пропустить test_bootstrap_against_theory

• #19503: MAINT/STY: fftpack: удалить игнорирование линтера E501 (длина строки)

• #19505: MAINT/STY: `scipyoptdoc.py`: убрать линтер E501 (длина строки)…

• #19506: MAINT: sparse: обновлены тесты для перехода на format и toarray из...

• #19507: MAINT/DOC: stats: исправить ошибки линтинга

• #19508: MAINT/DOC/BENCH: optimize: исправление ошибок линтера

• #19509: MAINT: исправление оставшихся ошибок линтера

• #19510: DEP: integrate: устаревание romberg и quadrature

• #19514: MAINT/STY: odr: убрать игнорирование линтера E501 (длина строки)

• #19515: MAINT: Реструктуризация extra_special (рабочее название) как внутренней библиотеки

• #19516: MAINT: линтинг: включить правила UP

• #19519: DOC: исправить пример, используемый в руководстве по статистике

• #19520: MAINT/STY: fft: удалить игнорирование линтера E501 (длина строки), `noqa`...

• #19523: MAINT/STY: constants: удаление игнорирования линтера E501 (длина строки)

• #19525: DOC, CI: refguide может варьировать местоположения

• #19527: DOC, MAINT: дополнительные исправления refguide

• #19529: MAINT: общее вето `noqa`

• #19533: DOC: исправлены дополнительные опечатки, найденные codespell

• #19534: MAINT: избавиться от большего количества остатков Python 2

• #19540: DOC: _binomtest.py: Добавить более понятные сообщения об ошибках

• #19546: MAINT: Исправление проверки размера в interpolate.make_smoothing_spline…

• #19556: DOC: откат части bcbb18f / #19533

• #19558: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.11.4

• #19562: MAINT: Исправить опечатки в статье, на которую ссылается Rotation.from_mrp

• #19564: MAINT: Отметить в `.gitignore` каталоги вместо их…

• #19570: DOC: Исправлены инструкции сборки в index.rst (#19568)

• #19574: DOC: обновить документацию по сборке из исходников для редактируемых установок

• #19576: BUG: Использование uint32 для cost в NI_WatershedElement

• #19578: BUG: stats._axis_nan_policy_factory: учитывать too_small при обнаружении…

• #19579: BLD:MAINT: Обновить сообщение dev.py

• #19581: BUG: interpolate/ndbspline: исправить выход за границы для len(tx) != len(ty)…

• #19583: ENH: Использование `np.dot` для ускорения `spatial.distance.correlation`

• #19585: DEP: улучшение устаревания оставшихся приватных модулей, названных без…

• #19588: BLD: Добавить отсутствующий заголовок cstdin в fast matrix market

• #19589: ENH: Использовать `np.dot` для ускорения `spatial.distance.hamming`

• #3278: MAINT:special:Добавить больше noexcept в сигнатуры Cython

• #19591: MAINT: interpolate/RGI: избегать ненужной проверки данных…

• #19593: Возврат NotImplemented в сравнениях с разреженными массивами

• #19597: TST: special._sinpi/_cospi: пропустить падающий `test_intermediate_overflow`

• #19600: Исправить разреженное умножение

• #19601: ENH: Заставить специальные C++ реализации работать на CUDA (и далее!)

• #19603: DOC: документация для нормализации собственных значений

• #19604: BUG: исправлено переполнение в stats.boxcox_normmax при method='mle'

• #19606: MAINT: типы массивов: ограничение логическими и числовыми типами данных

• #19608: MAINT/DOC: исправления refguide-check

• #19609: MAINT: lint: включить проверку длины строк (по всему пакету)

• #19611: DOC: уточнить терминологию интерполяторов

• #19613: MAINT: Добавлено форматирование clang-format для специальных C++ файлов

• #19617: исправлена численная устойчивость

• #19618: MAINT: тип перестановок qmc win

• #19622: CI: отмена фиксации cython==0.29.35 для 32-битного задания Linux, удаление…

• #19623: MAINT: линтинг: включить проверку предупреждений `stacklevel`

• #19624: MAINT/TST: _lib: использование value вместо устаревшего s

• #19626: MAINT: дополнительные обёртки int для окон SciPy

• #19628: DOC: примечания к выпуску 1.12.0

• #19635: MAINT: упрощение вычисления среднего для распределения Накагами

• #19637: DOC: Уточнить границу ошибки интегрирования в учебнике `integrate`

• #19648: MAINT: упрощение расчёта среднего для распределения хи

• #19651: MAINT: stats.entropy: подавление mypy

• #19656: BUG: Убрать ненужное увеличение ссылки на несвязанный тип

• #19658: MAINT: игнорирование git blame для очистки линтера

• #19660: STY: special: использовать ширину отступа 4 в clang-format

• #19661: CI: исправление pre-release job путём корректной версионной привязки для scipy-openblas32

• #19670: MAINT: ограничения версий для 1.12.0rc1

• #19677: DOC: типы массивов: упоминание частичной поддержки в `special`

• #19686DOI:10.18637/jss.v102.c01

• #19690: BLD: избегать fast-math для компиляторов oneAPI, исправить обработку…

• #19691: BUG: исправить отрицательное переполнение в stats.boxcox_normmax

• #19693: BUG: Предотвратить изменение параметра `w` в `spatial.distance.*`

• #19702: DEP: Применить устаревание `*tol` также для `gcrotmk/lgmres/minres/tfqmr`

• #19709: MAINT: Дополнительные комментарии к кумулятивному методу Симпсона

• #19735: DOC: обновление заметок о выпуске со всеми устаревшими функциями для релиза 1.12

• #19748: TST: пропустить RGI(…, method="pchip" для комплексных значений)

• #19751: BUG: Make FMM classes `py::module_local` (fix for 1.12RC)

• #19761: MAINT: Избегать использования aligned_alloc в pocketfft на Windows

• #19779: BUG: Исправление `nbinom.logcdf` для некорректного ввода

• #19785: BUG: поддержка разреженного гессиана в `Newton-CG`

• #19797: MAINT: подготовка к 1.12.0rc2

• #19800: TST: ослаблены допуски для тестов, которые иначе не проходят на windows+MKL

• #19806: TST: исправление совместимости с pytest 8

• #19830: REL: обновить авторские права до 2024 года

• #19842: TST: перемещение эталонных данных для test_real_transforms в фикстуру

• #19859: BLD: улучшение проверки зависимости scipy-openblas

• #19877: DOC: исправления в заметках о выпуске 1.12

• #19881: Отмена "ENH: stats.wasserstein_distance: многомерное расстояние Вассерштейна…"

• #19892: DEP: продлить некоторые объявленные устаревания из-за внепланового выпуска 1.13…

• #19903: DEP: отразить расширенные устаревания также в примечаниях к выпуску

• #19910: BLD: обеспечить, чтобы имя установленного пакета `scipy` было в нижнем регистре