SciPy 1.16.0 Примечания к выпуску

SciPy 1.16.0 — 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 1.16.x и на добавление новых функций в основной ветке.

Для этого выпуска требуется Python 3.11-3.13 и NumPy 1.25.2 или выше.

Основные моменты этого выпуска

• Улучшена экспериментальная поддержка стандарта Python array API, включая новую поддержку в scipy.signal, и дополнительная поддержка в scipy.stats и scipy.special. Улучшена поддержка бэкендов JAX и Dask, с заметной поддержкой в scipy.cluster.hierarchy, многие функции в scipy.special, и многие функции усечённой статистики.

• scipy.optimize теперь использует новую реализацию на Python из PRIMA пакет для COBYLA. Реализация PRIMA исправляет множество ошибок в старой реализации на Fortran 77 с лучшая производительность в среднем.

• scipy.sparse.coo_array теперь поддерживает n-мерные массивы с изменением формы, арифметическими операциями и операциями редукции, такими как sum/mean/min/max. Без n-мерной индексации или random_array поддержка пока.

• Обновлённое руководство и инструменты для миграции с разреженных матриц на разреженные массивы.

• Почти все функции в scipy.linalg пространства имён, принимающие аргументы-массивы, теперь поддерживают обработку N-мерных массивов как пакета.

• Два новых scipy.signal функции, firwin_2d и closest_STFT_dual_window, для создания 2-D КИХ-фильтра и ShortTimeFFT двойного оконного вычисления, соответственно.

• Новый класс, scipy.spatial.transform.RigidTransform, предоставляет функциональность для преобразования между различными представлениями жестких преобразований в 3-D пространстве.

• Новая функция scipy.ndimage.vectorized_filter для общих фильтров, которые используют преимущества векторизованного вызываемого объекта Python, был добавлен.

Новые возможности

scipy.io улучшения

• scipy.io.savemat теперь предоставляет информативные предупреждения для недопустимых имён полей.

• scipy.io.mmread теперь предоставляет более понятное сообщение об ошибке при указании несуществующего пути к исходному файлу.

• scipy.io.wavfile.read теперь может читать непоисковые файлы.

scipy.integrate улучшения

• Оценка ошибки scipy.integrate.tanhsinh был улучшен.

scipy.interpolate улучшения

• Поддержка пакетной обработки была добавлена в scipy.interpolate.make_smoothing_spline.

scipy.linalg улучшения

• Почти все функции в scipy.linalg пространство имён, принимающее аргументы-массивы, теперь поддерживает обработку N-мерных массивов как пакета. См. Пакетные линейные операции подробности.

• scipy.linalg.sqrtm переписан на C, и его производительность улучшена. Он также старается больше возвращать вещественные результаты для вещественных входных данных, если возможно. Смотрите документацию функции для подробностей. В этой версии входной аргумент disp и необязательный выходной аргумент errest устарели и будут удалены через четыре версии. Аналогично, после изменения базового алгоритма на рекурсию, blocksize ключевой аргумент не имеет эффекта и будет удалён через две версии.

• Обертки для ?stevd, ?langb, ?sytri, ?hetri и ?gbcon были добавлены в scipy.linalg.lapack.

• Стандартный драйвер scipy.linalg.eigh_tridiagonal был улучшен.

• scipy.linalg.solve теперь может оценивать обратное число обусловленности, а вычисление нормы матрицы стало более эффективным.

scipy.ndimage улучшения

• Новая функция scipy.ndimage.vectorized_filter для общих фильтров, которые используют преимущества векторизованного вызываемого объекта Python, был добавлен.

• scipy.ndimage.rotate имеет улучшенную производительность, особенно на платформах ARM.

scipy.optimize улучшения

• COBYLA обновлена для использования новой реализации на Python из PRIMA Пакет. Реализация PRIMA исправляет множество ошибок в старой реализации на Fortran 77. Кроме того, это приводит к меньше вычислений функции в среднем, но это зависит от задачи, и для некоторых задач это может привести к большему количеству вычислений функции или менее оптимальному результату. Для таких случаев пользователь может попробовать изменить начальный и конечный радиусы области доверия, заданные rhobeg и tol соответственно. Большее rhobeg может помочь алгоритму делать большие шаги изначально, в то время как меньший tol может помочь ему продолжить и найти лучшее решение. Для получения дополнительной информации см. Документация PRIMA.

• Некоторые из scipy.optimize.minimize методы, и scipy.optimize.least_squares функция, получила workers ключевое слово. Это позволяет распараллеливать некоторые вычисления через вызываемый объект, похожий на map, такой как multiprocessing.PoolЭти возможности параллелизации обычно возникают при численном дифференцировании. Это может значительно ускорить минимизацию, когда целевая функция требует больших вычислительных затрат.

• The lm метод scipy.optimize.least_squares теперь может принимать 3-point и cs для jac ключевое слово.

• Код SLSQP Fortran 77 был портирован на C. Когда этот метод используется теперь, множители ограничений становятся доступны пользователю через multiplier ключевое слово возвращаемого OptimizeResult объект.

• Код NNLS был исправлен и переписан на C для устранения регрессии производительности, введённой в версии 1.15.x

• scipy.optimize.root теперь предупреждает о недопустимых внутренних параметрах при использовании newton_krylov метод

• Возвращаемое значение минимизации с method='L-BFGS-B' теперь имеет более быстрый hess_inv.todense() реализация. Временная сложность улучшилась с кубической до квадратичной.

• scipy.optimize.least_squares имеет новый callback аргумент, который применим к trf и dogbox методы. callback может использоваться для отслеживания результатов оптимизации на каждом шаге или для предоставления пользовательских условий остановки.

scipy.signal улучшения

• Новая функция scipy.signal.firwin_2d для создания 2-D FIR-фильтра с использованием метода 1-D окна был добавлен.

• scipy.signal.cspline1d_eval и scipy.signal.qspline1d_eval ->``sparse`` зависимость

• Новая функция scipy.signal.closest_STFT_dual_window для вычисления ShortTimeFFT двойное окно заданного окна, наиболее близкое к желаемому двойному окну.

• Новый метод класса scipy.signal.ShortTimeFFT.from_win_equals_dual для создания ShortTimeFFT экземпляр, где окно и его двойник равны с точностью до масштабного коэффициента. Это позволяет создавать кратковременные преобразования Фурье, которые являются унитарными отображениями.

• Производительность scipy.signal.convolve2d был улучшен.

scipy.sparse улучшения

• scipy.sparse.coo_array теперь поддерживает n-мерные массивы с использованием бинарных и редукционных операций.

• Более быстрые операции между двумя массивами/матрицами DIA для: сложения, вычитания, умножения, matmul.

• scipy.sparse.csgraph.dijkstra shortest_path более эффективен.

• scipy.sparse.csgraph.yen имеет улучшения производительности.

• Поддержка ленивой загрузки sparse.csgraph и sparse.linalg был добавлен.

scipy.spatial улучшения

• Новый класс, scipy.spatial.transform.RigidTransform, предоставляет функциональность для преобразования между различными представлениями жёстких преобразований в 3D-пространстве, их применения к векторам и композиции преобразований. Он следует тому же подходу к дизайну, что и scipy.spatial.transform.Rotation.

• Rotation теперь имеет соответствующий __repr__ метод, и улучшенная производительность для его apply метод.

scipy.stats улучшения

• Новая функция scipy.stats.quantile, совместимая с array API функция для оценки квантиля, была добавлена.

• scipy.stats.make_distribution был расширен для работы с существующими дискретными распределениями и для облегчения создания пользовательских распределений в новой инфраструктуре случайных величин.

• Новое распределение, scipy.stats.Binomial, был добавлен.

• An equal_var ключевое слово было добавлено в scipy.stats.tukey_hsd (включает тест Геймса-Хауэлла) и scipy.stats.f_oneway (включает ANOVA Уэлча).

• Расчет момента для scipy.stats.gennorm был улучшен.

• The scipy.stats.mode реализация была векторизована для более быстрого пакетного вычисления.

• Поддержка axis, nan_policy, и keepdims ключевые слова были добавлены в power_divergence, chisquare, pointbiserialr, kendalltau, weightedtau, theilslopes, siegelslopes, boxcox_llf, и linregress.

• Поддержка keepdims и nan_policy ключевые слова были добавлены в gstd.

• Производительность scipy.stats.special_ortho_group и scipy.stats.pearsonr был улучшен.

• Поддержка для rng ключевой аргумент был добавлен к logcdf и cdf методы multivariate_normal_gen и multivariate_normal_frozen.

Поддержка стандарта Array API

Экспериментальная поддержка библиотек массивов, отличных от NumPy, была добавлена в несколько подмодулей в последних версиях SciPy. Пожалуйста, рассмотрите возможность тестирования этих функций, установив переменную окружения SCIPY_ARRAY_API=1 и предоставление массивов PyTorch, JAX, CuPy или Dask в качестве аргументов массива.

Многие функции в scipy.stats, scipy.special, scipy.optimize, и scipy.constants теперь предоставляют таблицы, документирующие совместимые типы массивов и устройств, а также поддержку ленивых массивов и JIT-компиляции. Новые функции с поддержкой и старые функции с добавленной поддержкой для SciPy 1.16.0 включают:

• Большинство scipy.signal функциональность

• scipy.ndimage.vectorized_filter

• scipy.special.stdtrit

• scipy.special.softmax

• scipy.special.log_softmax

• scipy.stats.quantile

• scipy.stats.gstd

• scipy.stats.rankdata

Функции с расширенной поддержкой API массивов (в целом, улучшенная поддержка для JAX и Dask) в SciPy 1.16.0 включают:

• многие из scipy.cluster.hierarchy функции

• многие функции в scipy.special

• многие функции усечённой статистики в scipy.stats

SciPy теперь имеет задание CI, которое проверяет поддержку GPU (CUDA), и в результате использование массивов PyTorch, CuPy или JAX на GPU с SciPy теперь более надежно.

Устаревшие функции

• Неиспользуемый atol аргумент scipy.optimize.nnls устарел и будет удален в SciPy 1.18.0.

• The disp аргумент scipy.linalg.signm, scipy.linalg.logm, и scipy.linalg.sqrtm будет удалено в SciPy 1.18.0.

• scipy.stats.multinomial теперь выдаёт FutureWarning если строки p не суммируются до 1.0. Это условие будет производить NaN, начиная с SciPy 1.18.0.

• The disp и iprint аргументы l-bfgs-b решатель scipy.optimize были устаревшими и будут удалены в SciPy 1.18.0.

Устаревшие устаревания

• scipy.sparse.conjtransp был удалён. Используйте .T.conj() вместо этого.

• The quadrature='trapz' опция была удалена из scipy.integrate.quad_vec, и scipy.stats.trapz был удалён. Используйте trapezoid в обоих случаях вместо этого.

• scipy.special.comb и scipy.special.perm теперь вызывают исключение, когда exact=True и аргументы не являются целыми.

• Поддержка вывода двух наборов измерений из единственного аргумента x был удален из scipy.stats.linregressДанные должны быть указаны отдельно как x и y.

• Поддержка масок NumPy массивов была удалена из scipy.stats.power_divergence и scipy.stats.chisquare.

• Значительное количество функций из непубличных пространств имён (например, scipy.sparse.base, scipy.interpolate.dfitpack) были очищены. Ранее они уже выдавали предупреждения об устаревании.

Обратно несовместимые изменения

• Некоторые из scipy.linalg функции для решения линейной системы (например, solve) документировано, что аргумент RHS должен быть либо 1-D, либо 2-D, но не всегда вызывал ошибку, когда аргумент RHS имел более двух измерений. Теперь многомерные правые части обрабатываются согласно правилам, указанным в Пакетные линейные операции.

• scipy.stats.bootstrap теперь явно транслирует элементы data к той же форме (игнорируя axis) перед выполнением вычисления.

• Некоторые имена подмодулей больше не доступны через from scipy.signal import *, но все еще может быть импортирована напрямую, как подробно описано в scipy/scipy-stubs#549.

Изменения, связанные со сборкой и упаковкой

• Минимальная поддерживаемая версия Clang была повышена с 12.0 до 15.0.

• Минимальная поддерживаемая версия macOS для колес на PyPI теперь 10.14 вместо 10.13.

• Содержимое sdist было оптимизировано, что привело к уменьшению размера примерно на 50%, с 60 МБ до 30 МБ.

• Для Cython>=3.1.0, SciPy теперь использует новый cython --generate-shared функциональность, которая значительно уменьшает общий размер колес SciPy и установок на диске.

• SciPy больше не содержит внутреннюю общую библиотеку, требующую поддержки RPATH, после sf_error_state был удален из scipy.special.

• Новая опция сборки -Duse-system-libraries был добавлен. Он позволяет выбирать использование системных библиотек вместо вендорных исходников. В настоящее время Boost.Math и Qhull поддерживаются как системные зависимости сборки.

Прочие изменения

• Новое сопутствующее обновление scipy-stubs (v1.16.0.0) доступен.

• Внутренняя зависимость от scipy._lib на scipy.sparse был удалён, что сокращает время импорта ряда других подмодулей SciPy.

• Поддержка свободнопоточного CPython улучшена: последние известные проблемы с потокобезопасностью в scipy.special были исправлены, и pytest-run-parallel теперь используется в задании CI для защиты от регрессий.

• Поддержка spin как разработчик CLI был добавлен, включая поддержку редактируемых установок. Специфичный для SciPy python dev.py CLI будет удалён в следующем цикле выпуска в пользу spin.

• Встроенная библиотека Qhull была обновлена с версии 2019.1 до 2020.2.

• Большая часть кода на C++ в scipy.special был перемещён в новый заголовочный файл xsf библиотека. Эта библиотека была включена обратно в исходное дерево SciPy как git-подмодуль.

• The namedtuple-подобные объекты, возвращаемые некоторыми функциями SciPy, теперь имеют улучшенную совместимость с polars библиотека.

• Выходные данные rvs метод scipy.stats.wrapcauchy теперь отображается на единичную окружность между 0 и 2 * pi.

• The lm метод scipy.optimize.least_squares теперь имеет другое поведение для максимального количества вычислений функции, max_nfev. Значение по умолчанию для lm метод изменён на 100 * n, как для вызываемого объекта, так и для численно оценённого якобиана. Это ограничение на вычисления функции исключает те, которые используются для любой численной оценки якобиана. Ранее по умолчанию при использовании оценённого якобиана было 100 * n * (n + 1), потому что метод включал оценки, использованные при расчёте. Кроме того, для lm метод, количество вызовов функций, используемых в аппроксимации Якобиана, больше не включается в OptimizeResult.nfev. Это приводит поведение к lm, trf, и dogbox в строку.

Авторы

• Имя (коммиты)

• h-vetinari (4)

• aiudirog (1) +

• Антон Ахмеров (2)

• Thorsten Alteholz (1) +

• Gabriel Augusto (1) +

• Backfisch263 (1) +

• Николай Белаковский (5)

• Peter Bell (1)

• Benoît W. (1) +

• Эвандро Бернардес (1)

• Готье Бертомье (1) +

• Maxwell Bileschi (1) +

• Сэм Бёрч (1) +

• Флориан Бурже (3) +

• Charles Bousseau (2) +

• Ричард Стронг Боуэн (2) +

• Джейк Боухей (127)

• Мэтью Бретт (1)

• Дитрих Брунн (53)

• Евгений Буровский (254)

• Christine P. Chai (12) +

• Gayatri Chakkithara (1) +

• Saransh Chopra (2) +

• Omer Cohen (1) +

• Lucas Colley (91)

• Yahya Darman (3) +

• Benjamin Eisele (1) +

• Donnie Erb (1)

• Sagi Ezri (58) +

• Александр Фабиш (2) +

• Мэтью Х Фламм (1)

• Картик Вишванат Ганти (1) +

• Нил Гирдхар (1)

• Ральф Гоммерс (162)

• Рохит Госвами (4)

• Саартхак Гупта (4) +

• Мэтт Хаберленд (326)

• Sasha Hafner (1) +

• Joren Hammudoglu (11)

• Чэнью Хань (1) +

• Чарльз Харрис (1)

• Ким Хсие (4) +

• Yongcai Huang (2) +

• Лукас Хубер (1) +

• Юджи Икеда (2) +

• Гвидо Империале (105) +

• Роберт Керн (2)

• Харин Кхаки (2) +

• Agriya Khetarpal (4)

• Даниил Киктенко (1) +

• Кирилл Р. (2) +

• Тецуо Кояма (1)

• Jigyasu Krishnan (1) +

• Абхишек Кумар (2) +

• Pratham Kumar (3) +

• Давид Кун (1) +

• Eric Larson (3)

• lciti (1)

• Antony Lee (1)

• Киран Лешински (1) +

• Томас Ли (2) +

• Yuxi Long (2) +

• Кристиан Лоренцен (2)

• Loïc Estève (4)

• Панос Маврогиоргос (1) +

• Nikolay Mayorov (2)

• Мелисса Вебер Мендонса (10)

• Михал Гурный (1)

• Мигель Карденас (2) +

• Swastik Mishra (1) +

• Sturla Molden (2)

• Андреас Назлидис (1) +

• Andrew Nelson (209)

• Парт Нобель (1) +

• Nick ODell (9)

• Джакомо Петрилло (1)

• Victor PM (10) +

• pmav99 (1) +

• Ильхан Полат (74)

• Тайлер Редди (128)

• Érico Nogueira Rolim (1) +

• Pamphile Roy (10)

• Михаил Рязанов (6)

• Atsushi Sakai (9)

• Марко Салате (1) +

• санви (1) +

• Нил Шеменауэр (2) +

• Daniel Schmitz (20)

• Martin Schuck (1) +

• Дэн Шульт (33)

• Томер Сери (19)

• Adrian Seyboldt (1) +

• Scott Shambaugh (4)

• ShannonS00 (1) +

• sildater (3) +

• Param Singh (1) +

• Г. Сриджа (7) +

• Альберт Степпи (133)

• Kai Striega (3)

• Анушка Суял (2)

• Джулия Тац (1) +

• Tearyt (1) +

• Элия Томази (1) +

• Jamie Townsend (2) +

• Эдгар Андрес Маргффой Туай (4)

• Matthias Urlichs (1) +

• Марк ван Россум (1) +

• Jacob Vanderplas (2)

• David Varela (2) +

• Christian Veenhuis (3)

• vfdev (1)

• Stefan van der Walt (2)

• Warren Weckesser (5)

• Jason N. White (1) +

• windows-server-2003 (5)

• Чжицин Сяо (1)

• Павадол Ямсири (1)

• Рори Йорк (3)

• Irwin Zaid (4)

• Austin Zhang (1) +

• William Zijie Zhang (1) +

• Zaikun Zhang (1) +

• Zhenyu Zhu (1) +

• Eric Zitong Zhou (11) +

• Case Zumbrum (2) +

• ਗਗਨਦੀਪ ਸਿੰਘ (Gagandeep Singh) (45)

  Всего 126 человек внесли вклад в этот выпуск. Люди со знаком '+' рядом с именами внесли патч впервые. Этот список имен генерируется автоматически и может быть неполным.

Закрытые проблемы для версии 1.16.0

• #4800: ENH: ndimage.median_filter: поведение с NaN

• #4878: ENH: ndimage.median_filter: чрезмерное использование памяти

• #5137: ENH: ndimage.generic_filter: функция для возврата многомерных...

• #5435: savemat молча отбрасывает записи, начинающиеся с «_»

• #5451: ENH: linalg.solve: поддержка вещания

• #6052: savemat не сохраняет ключи, начинающиеся с подчеркивания

• #6606: BUG: signal.bilinear: не может обрабатывать ведущие нули

• #6689: ENH: optimize: рассмотреть использование версии NLopt для slsqp

• #6755: ENH: ndimage.percentile_filter: принимает несколько процентилей

• #7518: DOC: optimize: значение точности в fmin_slsqp недокументировано

• #7818: ENH: ndimage.uniform_filter: расширяет NaN полностью до…

• #8140: разреженное LU-разложение не решает с комплексной правой частью...

• #8367: ENH: stats.mvndst: сделать потокобезопасным

• #8411: nan с betainc для a=0, b=3 и x=0.5

• #8916: ENH: ndimage.generic_filter: медленно на больших изображениях

• #9077: maximum_filter не симметричен с nan

• #9841: ENH: linalg: 0-е измерение должно быть зафиксировано на 1, но получено 2 (действительное…

• #9873: ENH: ndimage: фильтр большинства голосов

• #10416: ENH: optimize.minimize: slsqp: give better error when work array…

• #10793: BUG: integrate: solve_ivp и odeint с lsoda имеют…

• #11312: BUG: signal.cont2discrete не обрабатывает экземпляры lti, как описано в документации

• #11328: Scipy не может прочитать wav файл из потока

• #12133: Как определить новые распределения?

• #12544: signal.spectral._triage_segments не поддерживает window как кортеж...

• #12994: ENH: linalg.sqrtm: эффективная обработка верхних треугольных матриц

• #13577: Разделение scipy.signal.spectral._spectral_helper на две части для поддержки…

• #13666: DOC: Добавлены примеры в документацию для fft2, ifft2, io.savemat

• #13788: В документации scipy.signal.resample должно быть указано, что использовать…

• #13789: Документация для scipy.signal.decimate не указывает, что использовать...

• #13823: BUG: signal.bilinear: не работает для массивов с комплексными значениями

• #13914: DOC: sparse.csgraph.shortest_path: массив предшественников содержит…

• #13952: результат fmin_cobyla нарушает ограничение

• #13982: ENH: linalg.eigh_tridiagonal: опция разделяй и властвуй

• #14394: ENH: optimize.slsqp: возвращать множители Лагранжа

• #14569: BUG: signal.resample: несоответствие между типами данных

• #14915: BUG: optimize.minimize: повреждение/сегментация с ограничениями

• #15153: BUG: signal.resample: некорректная работа с datetime[ns] для t…

• #15527: BUG: optimize: COBYLA зависает на некоторых процессорах

• #16009: BUG: act не удаётся для локального запуска GitHub Actions CI

• #16142: ENH: Исправить случайное состояние в scipy.stats.multivariate_normal.cdf()

• #16203: BUG: scipy.io.savemat отбрасывает вложенные имена с ведущей цифрой

• #16234: BUG: Утечка памяти в _superluobject.c при ENUM_CHECK не является…

• #16452: doit based dev interface garbles pdb command history (in some…

• #17546: ENH: Добавление режима 'valid' в ndimage.generic_filter

• #17787: BUG: Нестабильные результаты от RectBivariateSpline при сглаживании…

• #17891: BUG: несоответствующие проверки целочисленности в нескольких распределениях

• #17968: ENH: создание 2-D FIR-фильтра с использованием 1-D оконного метода

• #18046: BUG: dev.py не работает в среде Windows CI на GHA…

• #18105: ENH: optimize LbfgsInvHessProduct.todense(), 10-кратное ускорение…

• #18118: ENH: The Fortran 77 implementation of COBYLA is buggy and challenging…

• #18214: DOC: противоречивые определения «OP» и «OPinv» в eigsh

• #18346: DOC: optimize: l_bfgs_b: устанавливает maxiter и maxfun к…

• #18437: ENH: ndimage.generic_filter: поддержка комплексного ввода

• #18740: BUG: scipy.optimize.bisect выдает некорректные результаты для очень маленьких…

• #18866: MAINT: последующие действия для поддержки array API в cluster

• #18951: ENH: улучшить python dev.py test опыт, вызванный имп…

• #18998: BUG: dev.py имеет проблемы с site-packages и установленным Python...

• #19254: ENH: spatial.transform: поддержка корректных жёстких преобразований с…

• #19362: BUG: optimize: предупреждение, генерируемое SLSQP, бесполезно

• #19415: BUG: linalg.sqrtm результаты различаются между версиями 1.11.1 и…

• #19459: BUG: optimize.least_squares даёт худший результат по сравнению с optimize.leastsq…

• #20219: BUG: ошибка sqrtm регрессионный тест

• #20366: ENH: улучшения и расширения алгоритма Йена

• #20608: BUG: refguide-check неправильно помечает ссылки на уравнения…

• #20622: DOC: signal: добавление примера применения кросс-спектрограммы

• #20806: Сбои для новых pytest-fail-slow проверить в заданиях CI Windows

• #20972: BUG: special.chdtrc: возвращает 1.0, когда обе степени свободы…

• #20999: BUG: ndimage.zoom: неверный вывод с коэффициентом масштабирования 1

• #21020: DOC: signal: Использование where='post' при построении дискретного отклика

• #21095: DOC: RegularGridInterpolator использует округление вниз вместо…

• #21102: RFC/ENH?: optimize.curve_fit: опция использования глобальной оптимизации…

• #21293: DOC: stats.qmc.discrepancy: уточнить отклонение от ссылки

• #21317: BUG: special.gammainc: возвращает конечные результаты с NaN…

• #21323: DOC: сборка не удаётся с Sphinx 8

• #21341: DOC: signal.correlate: формула не соответствует поведению, когда x…

• #21484: DEP: optimize.nnls: устаревание параметра atol, который ничего не делает

• #21531: MAINT: stats.dirichlet_multinomial: ослабить n to >=0

• #21547: STY/DEV: исправление и включение правила линтинга UP038

• #21606: ENH: stats: обобщённый степенной закон с отрицательным показателем

• #21649: RFC: Выделение скалярных ядер специальных функций в отдельные...

• #21692: BUG: optimize.shgo: не работает с jac=True

• #21717: DOC: assert_allclose вместо xp_assert_close рекомендуется…

• #21740: CI: добавление задания CI с поддержкой GPU

• #21764: ENH: linalg.lapack: добавить симметричные решатели

• #21844: ENH: linalg: обернуть ?gbcon/?langb и использовать в linalg.solve

• #21879: BUG: scipy.datasets завершается с ошибкой 403 для readthedocs…

• #21971: ENH: ndimage.median_filter: расширенный dtype поддержка?

• #21972: STY: исправить и включить правило линтинга UP031

• #21986: ENH: optimize.root: предупреждение, когда внутренние параметры игнорируются с…

• #21995: BUG: optimize.curve_fit с method='lm' не удаётся определить...

• #21999: ENH: io.mmread: Предоставление лучшего сообщения об ошибке при загрузке…

• #22000: DOC: ndimage.median_filter: задокументировать поведение с nan...

• #22011: BUG: interpolate.Akima1DInterpolator: разные значения при последующих…

• #22044: TST: optimize.elementwise.bracket_minimum: Ошибка CuPy

• #22045: DOC: stats: уточнить, что носитель распределения не затрагивается…

• #22051: BUG: AttributeError: модуль 'numpy' не имеет атрибута 'AxisError'…

• #22054: BUG: ndimage, типы массивов: minimum_position и extrema…

• #22055: DOC: ndimage.minimum и maximum: неверный тип возвращаемого значения

• правильный выбор квадранта.: DOC: stats.order_statistic: в документации отсутствует раздел «Returns»…

• #22065: DOC: sparse: у нескольких функций отсутствует раздел 'Returns'…

• #22072: DOC: PchipInterpolator: отсутствует функция integrate

• #22086: MAINT: signal: предупреждение при сборке (sprintf) на macOS

• #22093: DOC: integrate.quad: использует Гаусса-Кронрода, а не Кёртиса-Кленшоу?

• #22136: DOC: linalg.matrix_balance: уравнение не отображается

• #22144: Вопрос: optimize.minimize: trust_constr не избегает нелинейных…

• #22163: DOC: обновление scipy строка документации модуля для ленивой загрузки

• #22164: MAINT: undo ignored errors in mypy

• #22195: Вопрос: optimize.basinhopping: наименьший минимум не принимается, если…

• #22224: MAINT: удаление конечного года из авторских прав

• #22252: MAINT: Исправление проверки типа данных в scipy.signal._waveforms.py

• #22258: BUG: Построение разреженной матрицы с big-endian float32/64 вызывает...

• #22263: BUG: linalg.solve не вызывает ошибку, когда A является сингулярной…

• #22265: BUG: linalg: hecon возвращает NaN некорректно с некоторыми нижними...

• #22271: Query: пустой Rotation не разрешено в scipy=1.15

• #22282: QUERY/DEV: сбой теста в IDE с SCIPY_ARRAY_API

• #22288: QUERY: Pyright вызывает ошибку/предупреждение в IDE

• #22294: DOC: source теперь ссылается на начало файла, а не на местоположение внутри…

• #22303: ENH: stats.special_ortho_group: улучшение и упрощение

• #22309: DOC: optimize.elementwise.find_minimum: согласовать документированную/реализованную…

• #22328: QUERY: stats.beta.fit: FitError на разумных данных

• #22338: QUERY: Intellisense Autocomplete Не Работает для spatial.transform.Rotation

• #22361: BUG: тест интерполяции TestSmoothingSpline.test_compare_with_GCVSPL…

• #22363: BUG: специальный тест TestHyp2f1.test_region3[hyp2f1_test_case23]…

• #22367: QUERY/TYP: sparse: Pylance сообщает о недостижимом коде после toarray()

• #22378: DOC/TST: interpolate, signal: smoke-docs сбои

• #22382: ENH: sparse.spmatrix: разрешить быстрый импорт

• #22395: BUG: special: сбой TestSystematic.test_besselj_complex…

• #22403: DOC: gaussian_kde's bw_method='silverman' отклонения...

• #22415: Два TestBatch сбои в сборке колеса macOS x86-64 Accelerate...

• #22429: DOC: integrate: отсутствует жирный шрифт для вектора в учебнике

• #22437: DOC: Ссылка на кодекс поведения не работает

• #22449: BUG: sparse.csgraph.construct_dist_matrix: несоответствие типа буфера

• #22450: QUERY: разница между namedtuples и созданные объекты…

• #22461: DOC: freqz_sos: утверждает, что был введен в 0.19; нет упоминания...

• #22470: BUG: lfilticобработка a[0] != 1 отличается от lfilter...

• #22485: DOC: удалить ссылки на справочное руководство на странице учебников

• #22488: DOC: interpolate.lagrange: функция Лагранжа использует…

• #22495: BUG: специальный тест TestHyp2f1.test_region4[hyp2f1_test_case42]…

• #22501: BUG: min_weight_full_bipartite_matching не работает для coo_matrix…

• #22508: DOC: Несогласованная нотация на странице Линейной алгебры (scipy.linalg)

• #22534: CI: сбои */tests/test_extending из-за регрессии в…

• #22559: BUG: ndimage: Численные регрессии в Dask 2025.2.0

• #22565: BUG: stats.multinomial.pmf: inconsistent results?

• #22581: DOC: stats.gaussian_kde: уточнить значение factor

• #22591: BUG: sparse.coo: ImportError для upcast

• #22601: BUG: special.logsumexp: несоответствие в фазе, когда один элемент…

• #22626: BUG: scipy.stats: tmin/tmax: потеря точности для больших целых чисел

• #22646: CI/DOC: CloughTocher2DInterpolator: UserWarning в сборке документации

• #22659: BUG: spatial: RigidTransform не поддерживает нулевую длину…

• #22692: DOC: interpolate.make_smoothing_spline: пример графика использует...

• #22700: CI: новые ошибки: сегфолт в свободнопоточном, linprog недействительно…

• #22703: DOC: integrate: quad_vec тип возвращаемого значения info — _Bunch не…

• #22767: BUG: test_cython Не проходит на Windows на ARM64 с clang-cl

• #22768: DOC/DEV: устаревшие ссылки на Cirrus CI

• #22769: ENH: optimize: Возврат множителя ограничения для SLSQP

• #22775: ENH: Использование общего модуля утилит на Cython

• #22791: BUG: optimize.nnls: нестабилен на i686 (32-битной) машине

• #22800: BUG: signal.windows.kaiser_bessel_derived использует array…

• #22881: DOC: Обновить минимальные NumPy и Python в roadmap инструментов

• #22904: BUG: Неправильное использование __builtin_prefetch()

• #22912: BUG: optimize: SyntaxWarning: 'break' in a 'finally' block…

• #22920: BUG: check_test_name завершается с ошибкой UnicodeDecodeError?

• #22921: DOC: уточнить статус поддержки Apple’s Accelerate Framework

• #22931: ОШИБКА: interpolate._dierckx: check_array() может завершиться сбоем, если...

• #22942: TST: special: test_compiles_in_cupy сломан

• #22945: TST: Вложенные массивы не проходят в array-api-strict git tip

• #22951: BUG: stats.wrapcauchy: выходные данные не обёрнуты вокруг единичной окружности

• #22956: BUG: special._ufuncs._ncx2_pdf: аварийное завершение интерпретатора при экстремальных...

• #22965: BUG: Атрибут "nit" не найден при использовании обратного вызова...

• #22981: Ошибка с freqz при указании worN после #22886

• #23035: TST: тесты, связанные с theilsope & siegelslope, не проходят на PyPy3.11...

• #23036: BUG: signal.csd: не дополняет нулями для входных данных разного размера в...

• #23038: DOC: linalg.toeplitz не поддерживает пакетную обработку, как 1.16.0rc1…

• #23046: ENH: vectorized_filter: частный случай скаляра size…

• #23061: DOC: Неверный идентификатор SPDX для OpenBLAS и LAPACK

• #23068: BUG: sparse: != оператор с csr матрицами

• #23109: BUG: spatial.distance.cdist: неверный результат в метрике Юла

• #23169: BUG: special.betainc: некорректно вычисляется в nan, когда b=0

• #23184: BUG: принудительное применение минимальной версии Python в серии 1.16.x? (и основной)

• #23186: BUG: процедура scipy.optimize minimize не показывает логи информации…

Запросы на слияние для версии 1.16.0

• #18375: ENH: signal: Добавить firwin_2d filter

• #20610: УЛУЧШЕНИЕ: signal.ShortTimeFFT: определение произвольных двойных окон

• #20639: ENH: stats.rankdata: добавить поддержку стандарта array API

• #20717: ENH: Ускорение sparse.csgraph.dijkstra 2.0

• #20772: ENH: типы массивов, signal: делегировать CuPy и JAX для корреляций...

• #20950: ENH: spatial: ускорить Rotation.apply путем замены np.einsum…

• #21180: ENH: sparse: эффективные арифметические операции для формата DIA

• #21233: ENH: stats.boxcox_llf: vectorize для n-мерных массивов

• #21270: MAINT: сделать boost_math a subproject

• #21462: ENH: linalg.eig: поддержка пакетного ввода

• #21482: MAINT/DEV: использование Sphinx 8 для сборки документации

• #21557: ENH: stats._continued_fraction: поэлементно, Array API…

• #21628: BUG:signal: Исправление передачи lti как системы в cont2discrete

• #21674: DEV: использовать spin

• #21684: MAINT: stats.dirichlet_multinomial relax n to >= 0

• #21713: ENH: signal: добавление поддержки array API / делегирование lfilter и др…

• #21783: ENH: signal.windows: add array API support (take 2)

• #21863: CI: использовать macos-15 для запуска на macOS

• #21987: STY: исправить правило линтера UP031

• #22008: ENH: signal.vectorstrength: добавить поддержку стандарта array API

• #22010: REL: установка версии на 1.16.0.dev0

• #22012: MAINT: обновить минимальную версию NumPy до 1.25.2, минимальную версию Python до 3.11

• #22013: DEV: gh_lists: исправление санитизации астерисков

• #22015: DEV: lint: добавить опцию для проверки всех файлов

• #22019: MAINT: signal: удаление шаблонизации tempita

• #22042: DOC, MAINT: Добавлен "jupyterlite_sphinx_strip" тег к scipy.stats…

• #22046: TST: optimize: исправить ошибку CuPy для bracket_minimum

• #22052: DOC: sparse.linalg: добавить примечание о комплексных матрицах в splu…

• #22056: MAINT: stats.wilcoxon: исправление попытки доступа к np.AxisError

• #22061: BUG: ndimage: преобразование скаляров массивов при возврате

• #22062: MAINT: _lib: совместная поставка array-api-extra и array-api-compat

• #22064: MAINT: sparse.linalg._isolve: Удалить функцию postprocess

• #22068: ENH: optimize: перейти на использование sparray

• #22070: ENH: _lib: Поддержка JAX (без jit-компиляции)

• #22071: MAINT: Использовать ENUM_CHECK_NAME для предотвращения утечек памяти в _superluobject.c

• #22073: DEP: sparse: удалить conjtransp

• #22074: DEP: удалить оставшиеся ссылки на trapz

• #22075: DEP: stats.linregress: удалить один аргумент use

• #22076: BUG: datasets: добавлены заголовки к загрузчикам, чтобы избежать ошибок 403

• #22079: DEP: stats: удаление поддержки маскированных массивов из power_divergence…

• #22087: DEP: special: вызывать ошибку для нецелочисленных типов с exact=True…

• #22088: TST: optimize.elementwise.find_root: рефакторинг тестов для использования find_root…

• #22089: TST: optimize: подавить некорректное предупреждение sparray из scikit-sparse

• #22090: ENH: optimize: миграция на sparray (документация)

• #22092: MAINT: signal: исправлено предупреждение сборки (sprintf) на MacOS

• #22100: DEP: signal.spline: использовать стандартный механизм устаревания подмодулей

• #22101: DOC: обновление stats, integrate, optimize, и…

• #22108: CI: Запускать 'Checkout scipy' и 'Check for skips' только на Github…

• #22110: TST: linalg: использовать бесконечную норму матрицы при norm=’I’

• #22115: DOC: release notes: ensure TOC links to headings below

• #22116: DOC: обновить план работ по интерполяции

• #22122: MAINT: signal.oaconvolve: избегать преобразований xp <-> numpy

• #22125: TST: stats: обеспечить потокобезопасность тестов

• #22127: ENH: linalg: добавить пакетную поддержку для функций матрица -> скаляр

• #22130: TST: ndimage: косметические правки, связанные с Array API, в тестах

• #22131: TST: skip|xfail_xp_backends игнорирует reason=

• #22132: TST: типы массивов: обеспечить пространство имен в тестах

• #22133: ENH: linalg: добавить пакетную поддержку для функций, принимающих один…

• #22140: DOC: linalg.matrix_balance: перенос математики в примечания; обеспечение того, что...

• #22142: УЛУЧ: signal: добавить делегирование CuPy/JAX в scipy.signal

• #22148: TST: ndimage: исправлена опечатка в пропуске теста

• #22152: ENH: stats.f_oneway: добавить equal_var для ANOVA по Уэлчу

• #22154: ENH: linalg.clarkson_woodruff_transform: добавлена поддержка пакетной обработки

• #22155: ENH: stats: добавлена поддержка axis/nan_policy/keepdims/и т.д. для корреляции...

• #22157: ENH: linalg: добавлена пакетная поддержка для оставшихся функций Холецкого

• #22160: DEP: interpolate: удалить случайные импорты из приватных модулей

• #22161: DOC, MAINT: добавление обновлений для интерактивных блокнотов через jupyterlite-sphinx…

• #22165: ENH: linalg: добавить поддержку пакетной обработки в оставшиеся функции собственных значений

• #22166: ENH: linalg.block_diag: добавлена поддержка пакетной обработки

• #22169: MAINT: sparse: рефакторинг CSC для использования CSR sparsetools

• #22170: ENH: signal: преобразовать symiirorder и связанные фильтры для работы…

• #22172: MAINT: улучшить обработку переполнения в функциях факториала

• #22173: DOC: interpolate: добавление отсутствующего метода integrate для PchipInterpolator

• #22174: MAINT: optimize: замена suppress_warnings на catch_warnings

• #22176: MAINT: special: перемещение Faddeeva в xsf

• #22179: DOC/DEV: упомянуть scipy-stubs в руководстве по сборке из исходного кода

• #22182: TST: ndimage: настройки cupy для inplace out=

• #22185: ENH: stats.tukey_hsd: equal_var=False опция для выполнения Games-Howell...

• #22186: DOC: interpolate: добавить примечание о правиле округления nearest…

• #22190: MAINT: special: Миграция оставшихся функций exp и log в xsf

• #22192: ENH: linalg: добавить поддержку пакетной обработки в решатели линейных систем

• #22196: DOC: обновить строку документации модуля scipy для ленивой загрузки

• #22197: ENH: linalg.cossin: добавление поддержки пакетной обработки

• #22198: DOC: basinhopping, уточнение, когда lowest_optimization_result является…

• #22201: DOC: Уточнить поведение поддержки в документации rv_continuous

• #22208: ENH: io.wavfile: чтение файлов без возможности поиска

• #22211: DOC: interpolate: добавить пропущенное integrate ссылка на документацию для Akima1DInterpolator

• #22212: ENH: linalg: wrap ?gbcon

• #22213: BUG: zpk2tf корректно работает с комплексным k, вещественными p, z

• #22214: TST: сделать dtype по умолчанию для torch настраиваемым

• #22215: ENH: io: выбросить FileNotFoundError исключение, когда источник…

• #22216: TST: TestBracketMinimum MPS shims

• #22217: ENH: linalg: обернуть ?langb

• #22219: ENH: _lib: деобфусцировать jax.jit сбой в _asarray

• #22220: MAINT: stats: замена нестандартных вызовов в (в основном) Array API…

• #22221: MAINT: linalg.leslie: использование _apply_over_batch

• #22222: ENH: special/stats: реализовать xp-совместимый stdtrit…

• #22226: ENH: signal.upfirdn: поддержка стандарта array API

• #22227: TST: linalg: добавить недостающие аргументы lower в test_sy_hetrs

• #22228: УЛУЧШЕНИЕ: linalg.lapack: обёртка для ?sytri и ?hetri

• #22229: MAINT: cluster: удалить ненужные изменения пространства имен

• #22231: ENH: добавить callback to optimize.least_squares

• #22234: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.15.0

• #22237: BENCH: sparse.csgraph.dijkstra: добавить бенчмарк

• #22240: ENH: типы массивов: добавлена поддержка dask.array

• #22242: MAINT: integrate.cubature: исправить неопределённый asarray использовать

• #22243: DOC: sparse: пример docstring для random_array с data_sampler uint32

• #22251: ENH: linalg.solve: использовать langb

• #22255: EHN: cluster: поддержка JAX (без jit-компиляции)

• #22256: ENH: special: поддержка JAX (без jit-компиляции)

• #22259: TST: signal: fix symiir tests

• #22260scipy.stats._result_classes.RelativeRiskResult. @pytest.mark.usefixtures("skip_xp_backends") избыточный

• #22261: TST: dev.py тихо игнорирует пользовательские маркеры

• #22262: TST: Пометить с xp все тесты в модулях, совместимых с Array API

• #22264: MAINT: интерполяция: сделать BSpline выделяющим выходные массивы в C

• #22266: MAINT: linalg.solve: вызов исключения, когда диагональная матрица точно сингулярна

• #22267: ENH: spatial.transform: базовая реализация RigidTransform

• #22268: TST: очистка устаревших фикстур Array API

• #22269: DOC: optimize.curve_fit: добавить примечание о более продвинутом подгонке кривой

• #22273: ENH: linalg.solve: использование gbcon

• #22274: ENH: _contains_nan для ленивых массивов

• #22275: CI: добавить задание CI для GPU

• #22278: BUG: Исправление Akima1DInterpolator возвращая линейный интерполянт…

• #22279: TST: Добавлены пропуски для сбоев GPU CI

• #22280: TST: _lib: более идиоматические условные пропуски

• #22281: TST: special: лучшее сообщение пропуска для stdtrit на JAX

• #22283: BUG: Исправление ленточного Якобиана для lsoda: ode и solve_ivp

• #22284: BUG: sparse: улучшенное сообщение об ошибке для неподдерживаемых типов данных

• #22289: CI: исправление условия пропуска/запуска задания CI для GPU

• #22293: ENH: Добавление метода __repr__ в scipy.spatial.transform.Rotation

• #22295: DOC: signal.ShortTimeFFT.nearest_k_p: исправление опечатки

• #22298: MAINT: stats: удалить mvn вызовы fortran из multivariate_normal.cdf

• #22300: MAINT: удаление конечного года из авторских прав

• #22302: MAINT: удалить неиспользуемый импорт библиотеки

• #22304: ENH: stats.special_ortho_group: ускорение, разрешение 1x1 и 0x0 ортогональных…

• #22305: MAINT, DOC: перенос релизных заметок 1.15.1

• #22308: TST: _lib: запустить тесты с @jax.jit

• #22311: TST: заменить pytest.xfail с skip/xfail_xp_backends

• #22312: ENH: stats.Binomial: добавление биномиального распределения с новой инфраструктурой

• #22313: BUG: signal.bilinear обрабатывает комплексный ввод и удаляет ведущие…

• #22320: TST: типы массивов: централизованная обертка пространств имен

• #22324: ENH: io: добавлено предупреждение о недопустимом имени поля для savemat

• #22330: ENH: sparse.csgraph.yen: улучшения производительности

• #22340: MAINT: linalg: реорганизовать тридиагональные подпрограммы собственных значений

• #22342: ENH: cluster: linkage поддержка jax.jit и dask

• #22343: ENH: signal.{envelope,resample,resample_poly}: array API…

• #22344: ОШИБКА: Исправлена ошибка с вырожденным случаем dpss

• #22348: DOC: Унифицировать строку резюме в документации итеративных разреженных…

• #22350: ENH: Замена Fortran COBYLA на Python-версию из PRIMA

• #22351: DOC: sparse.linalg.eigsh: исправлены противоречивые определения OP…

• #22352: ENH: stats.quantile: добавление функции квантиля, совместимой с Array API

• #22358: MAINT: special.nctdtrit: мигрировать на boost

• #22359: MAINT: удалить временный # type: ignore‘s из #22162

• #22364: TST: увеличить допуск на TestHyp2f1.test_region3[hyp2f1_test_case23]

• #22366: DOC: integrate: исправить документацию quad для корректного описания…

• #22371: ENH: stats.make_distribution: разрешить определение пользовательских распределений

• #22375: DOC: sparse.linalg: исправить doctest в scipy.sparse.linalg._norm.py

• #22376: DOC: sparse.linalg: обновления sparray в doc_strings и Sakurai...

• #22379: DOC: interpolate.AAA: добавлено "может варьироваться" к примеру

• #22380: DOC: Замена ссылки на X в заголовке на ссылку на scientific python…

• #22381: MAINT: special: Небольшая очистка в stirling2.h

• #22386: DEP: optimize.nnls: устаревший неиспользуемый параметр atol

• #22387: DOC: Добавить пример, показывающий использование predecessors матрица возвращается…

• #22388: DOC: Исправление документации для predecessors матрица в shortest_path...

• #22389: DOC: Добавление документа "Руководство по выбору функций утверждения" в новый...

• #22393: TST: stats: тестирование поддержки совместимых с array API маскированных массивов

• dgetrf>: DOC: signal: Использовать where=’post’ при построении дискретного отклика…

• #22397: DOC: spatial: Добавлено упоминание об углах Дэвенпорта в класс Rotation…

• #22398: MAINT: special: очистить модули os/warnings, доступные в special…

• #22399: ТЕСТИРОВАНИЕ: удалить потоконебезопасные пропуски для теперь исправленного слитого типа Cython…

• #22401: TYP: Runtime-subscriptable sparray и spmatrix типы

• #22406: ENH: linalg: Переписать sqrtm на C с низкоуровневой поддержкой nD

• #22407: MAINT: удалить _lib: ENH: Добавление параллельных вычислений в scipy.fft

• #22411: DOC: stats.gaussian_kde: уточнить метод Silverman

• #22413: DOC: stats: Отредактирована ссылка на руководство NIST

• #22416: TST: linalg: увеличение допусков в двух тестах TestBatch

• #22419: MAINT: special: Удалить libsf_error_state общая библиотека в…

• #22420: TST: использовать единственное число reason= в skip_xp_backends

• #22421: BUG: ndimage: binary_erosion против широковещательного ввода

• #22422: MAINT: _lib: адаптировать array_namespace принимать скаляры…

• #22425: MAINT: special: Обновить обработку betainc и betaincc…

• #22426: ENH: linalg: wrap ?stevd

• #22427: DEP: linalg: устаревание аргумента disp для signm, logm, sqrtm

• #22428: DOC: добавление примечания о настройке переключателя версий для выпуска…

• #22430: MAINT: cluster: векторизовать тесты в is_valid_linkage

• #22431: DOC: integrate: исправление форматирования учебного пособия

• #22433: BUG: interpolate.RectBivariateSpline: исправление NaN вывод, когда…

• #22434: DOC: integrate.tanhsinh: удалить некорректную ссылку на _differentiate

• #22435: MAINT: обновление до git tip array-api-extra

• #22439: MAINT: special: Добавить log1mexp для log(1 - exp(x))

• #22440: DOC: Исправление года публикации в _dual_annealing.py

• #22441: BUG: special: Исправление некорректной обработки nan вход в gammainc…

• #22442: DOC: изменена ссылка на документацию по кодексу поведения

• #22443: DOC: Исправленный путь

• #22445: CI: избегать предрелизной версии mpmath, которая вызывает сбои в CI

• #22448: DOC: optimize.elementwise.find_minimum: исправлена документация условий завершения…

• #22452: ENH: linalg.eigh_tridiagonal: добавить stevd как драйвер и сделать…

• Параметр формы. p = 1 идентичен: DOC: Улучшить docstrs для dlsim, dimpulse, dstep...

• #22454: BUG: signal.ShortTimeFFT: сделать атрибуты win и dual_win…

• #22455к искомым собственным векторам. Векторы, случайно распределенные вокруг начала координат, хорошо работают, если нет лучшего выбора.

• #22456: ENH: stats: добавление поддержки nan_policy в power_divergence, chisquare

• #22457: TST: sparse: добавлены тесты для типов с подпиской

• #22459: DOC: ndimage: исправить неправильный тип возвращаемого значения в документации для ndimage.minimum…

• #22460: MAINT: signal.csd: port away from using _spectral_helper

• #22462: ENH: stats.pearsonr: два простых (но значительных) улучшения эффективности…

• #22463: DOC: обновление документации Halton

• #22464: DOC: Предотвратить A@x=b от превращения в URL

• #22467: MAINT/TST: исправить замечания из PR Dask

• #22469: TST: stats: улучшить покрытие тестами JAX

• #22475: BUG: optimize.shgo: делегировать options['jac'] to minimizer_kwargs['jac']

• #22478: ENH: optimize: добавить workers kwarg для BFGS, SLSQP, trust-constr

• #22480: CI: снова использование предварительной версии mpmath

• #22481: BUG: исправить make_lsq_spline с нестандартной осью

• #22483: MAINT: spatial: отсутствует тип Cython в сборке

• #22484: ENH: разрешить пакетную обработку в make_smoothing_spline

• #22489: MAINT: упрощения, связанные с границами NumPy

• #22490: ENH: stats: добавить marray поддержка для большинства оставшихся array API...

• #22491: DOC: stats: исправления в учебнике по ресэмплингу

• #22493: DOC: Добавить строку документации к OptimizeWarning

• #22494: ENH: _lib._make_tuple_bunch: притворяться namedtuple ещё больше

• #22496: MAINT: stats.invgauss: возвращать корректный результат когда mu=inf

• #22498: TST: увеличение допуска в TestHyp2f1.test_region4[hyp2f1_test_case42]

• #22499: DOC: удалить ссылки на справочное руководство на странице учебников

• #22504: BLD: повысить минимальную версию Clang до 15.0 и минимальную версию macOS до…

• #22505: ENH: stats.quantile: добавить разрывные (HF 1-3) и Harrell-Davis…

• #22507: BENCH: сделать Benchmark.change_dimensionality переменной класса

• #22509: DOC: sparse.linalg: добавить объяснение для MatrixRankWarning

• #22511: BUG: sparse.csgraph: Добавлена поддержка приведения массива coo к csc/csr…

• #22514: TST: special: Добавлены тесты для граничных случаев gammainc и связанных функций

• #22516: STY: включение правила линтинга UP038 и исправление нарушений…

• #22518: DOC: interpolate.FloaterHormannInterpolator: исправить опечатки

• #22519: ENH: добавить workers в least_squares

• #22520: MAINT: удалена лишняя проверка типа данных в scipy/signal/_waveforms.py

• #22524: ENH:MAINT:optimize: Переписать SLSQP и NNLS на C

• #22526: DOC: interpolate: реорганизовать список API

• #22527: DOC: sparse: добавить разделы returns в некоторые _construct.py функции

• #22528: DOC: interpolate: улучшить видимость унивариантного интерполятора…

• #22529: DOC: Обновить ссылку в руководстве для разработчиков SciPy Core

• #22530: DOC: interpolate: улучшить однострочные описания

• #22531: DOC: Пакетная обработка в 1D/ND интерполяционных/сглаживающих процедурах

• #22535: DOC: обновление дорожной карты разреженных структур

• #22536: DOC: io: ссылка на netcdf4-python

• #22537: DOC: linalg: исправить несогласованную нотацию

• #22541: Учебник по интерполяции: обсуждение базисов и преобразований

• #22542: MAINT, DOC: перенос заметок о выпуске 1.15.2

• #22546: DOC: Добавить строку документации для QhullError в _qhull.pyx [только документация]

• #22548: DOC: interpolate.lagrange: добавить примечания / ссылки; рекомендовать…

• #22549: ENH: использование workers ключевое слово в optimize._differentiable_functions.VectorFunct…

• #22552: MAINT: sparse.csgraph: Вызвать ошибку, если predecessors.dtype !=…

• #22554: BUG: lfilticобработка a[0] != 1 отличается от lfilter...

• Название интегратора: ENH: optimize: ускорение LbfgsInvHessProduct.todense на больших…

• #22557: ENH: Заменить _lazywhere с xpx.apply_where

• #22560: ENH: Разрешить конечные точки пользовательских распределений, созданных с помощью stats.make_distribut…

• #22562: DOC: Исправить опечатку: MATLAB(R) -> MATLAB®

• #22564: TST: добавить отсутствующие пользовательские маркеры в pytest.ini

• #22566: TST: skip_xp_backends(eager_only=True)

• #22569: CI: исправить задачу dev-deps, не тестируя Meson master

• #22572: TST: пропустить два теста ndimage, которые не проходят для Dask

• #22573: DOC: sparse: добавить строки документации к предупреждениям в scipy.sparse

• #22575: ENH: ndimage.vectorized_filter: generic_filter с…

• #22579, который принимает

• #22584: TST: ndimage: упорядочить skip_xp_backends

• #22585: MAINT: stats.multinomial: FutureWarning о нормализации…

• #22593: TST: добавить еще один отсутствующий пользовательский маркер (fail_slow) к...

• #22597: ENH: stats.make_distribution: улучшить интерфейс для переопределения…

• #22598: MAINT: stats.bootstrap: транслировать, как другие функции stats

• #22602: DOC: stats.pearsonr: добавить учебное руководство

• #22603: MAINT: _lib: обновить версию array_api_compat до 1.11

• #22605: MAINT: signal: очистка ненужных прокладок

• #22606: DOC: игнорировать предупреждение о строке документации подкласса dict

• #22607MAINT: special.logsumexp: улучшение поведения с комплексными бесконечностями

• #22609: ENH: stats: добавлена информация о поддержке общего API массивов для генерации…

• #22610: ENH: _lib.doccer: Упрощение и оптимизация цикла отступов

• #22611: MAINT: stats: переписать gaussian_kde.integrate_box, удалить…

• #22614: MAINT: linalg: исправление ошибок линтинга Cython в выводе сборки

• #22616: ENH: stats: использование vecdot и nonzero где это уместно

• #22618: BUG: Исправление процедуры нормализации двойных кватернионов

• #22619: DOC: stats.gaussian_kde: уточнить значение factor

• #22621: MAINT: sparse: удаление случайных импортов из приватных модулей

• #22623: ENH: signal.convolve2d: улучшение производительности на WoA

• #22624: BUG: stats: kde.integrate_box отсутствовал rng параметр

• #22625: MAINT: Обновление array-api-compat и array-api-strict

• #22628: MAINT: stats.tmin/tmax: обеспечить точные результаты с необоснованно…

• #22630: MAINT: stats: настройки tmin/tmax

• #22631: DOC: interpolate.BarycentricInterpolator: улучшения документации

• #22632: MAINT: stats.multinomial: использовать допуск, зависящий от типа данных

• #22633: ENH: special: softmax / log_softmax Поддержка Array API

• #22634: TST: special: косметические правки

• #22636: MAINT: исправление проверки области для ncfdtri

• #22639: ENH: special: support_alternative_backends на Dask и jax.jit

• #22641: ENH: special: добавить поддержку Dask в rel_entr

• #22645: DOC: stats.special_ortho_group: обновить описание алгоритма

• #22647: MAINT: sparse: переписать sparse._sputils.validateaxis централизовать…

• #22648: MAINT: stats.quantile: исправление квантиля для p < минимального построения…

• #22649: DOC, CI: Исправление предупреждения легенды для строки документации CloughTocher2DInterpolator

• #22650: TST: stats: отметить nct fit xslow

• #22651: MAINT: ndimage.zoom: устранить шум при zoom=1

• #22653: DOC: добавление COBYQA в таблицу сравнения локальных оптимизаторов

• #22658: CI: очистить задачу свободной многопоточности, добавить новую задачу с использованием pytest-run-parallel

• #22661: TST: исправление некоторых сбоев тестов и чрезмерного использования памяти в Guix

• #22666: MAINT: interpolate: перенести вычисления NdBSpline на C

• #22667: DEV: ограничить версию Sphinx в environment.yml

• #22668: DOC: документировать поддержку Array API для модуля constants и…

• #22669: TST: constants: упорядочить тесты

• #22671: MAINT: обеспечить модульность с tach

• #22675: ENH: stats: Улучшения поддержки/конечных точек в пользовательских...

• #22676: ENH: stats.mode: векторизация реализации

• #22677: MAINT: использование функциональных обработчиков вместо пользовательских строк в xp_capabilities_tabl…

• #22683: MAINT: удалить устаревшее xp_ функции, xp.asarray поэлементно…

• #22686: TST/DOC: lazy_xp_backends в xp_capabilities

• #22687: MAINT: Обновление Array API до 2024.12

• #22691: DOC: signal: исправить freqz_sos и sosfreqz строки документации

• #22694: DOC: interpolate.make_smoothing_spline: улучшить видимость примера

• #22695: MAINT: улучшение обработки типов данных, теперь когда xp.result_type принимает…

• #22696: MAINT: spatial: поддержка пустого случая в RigidTransform

• #22698: MAINT/DOC: Обновление неполных примеров expectile()

• #22701: TST: optimize: добавить больше тестов

• #22710: DOC: integrate.quad_vec: возвращаемый объект не является словарём

• #22711: DOC: stats: Расширить документацию матрицы random_correlation

• #22712: MAINT: обновление array-api-extra до 0.7.0

• #22713: DOC: linalg.solve: уточнить требование симметрии

• #22714: MAINT: ndimage.maximum_filter: рекомендуемый vectorized_filter…

• #22715: ENH: ndimage.vectorized_filter: сделать совместимым с CuPy

• #22716: DOC: optimize: Уточнение использования xtol в документации одномерного поиска корней

• #22718: TST: special: переработать test_support_alternative_backends

• #22719: TST: добавление тестов для ncfdtri

• #22722: DOC: ndimage.affine_transformation: добавить примеры в документацию

• #22723: DOC: fft.dst: добавление примера в строку документации

• #22725: MAINT: ndimage.affine_transform: удалить устаревшее и бесполезное…

• #22729: DOC: datasets.download_all: добавить примеры в docstring

• #22735: ENH: stats: ленивая обрезанная статистика для Dask и JAX

• #22738: DOC: исправление лицензии PRIMA и ссылки

• #22740: TST: special: удаление пропусков тестов из-за array-api-strict#131

• #22741: CI: исправить сбой задания free-threading в sparse, обновить GHA…

• #22742: CI/MAINT: сделать special.errstate потокобезопасным и запустить pytest-run-parallel…

• #22745: DOC: fft.rfft2: добавить пример в docstring

• #22749: ENH: stats: добавлена поддержка множественных параметризаций для пользовательских…

• #22750: DOC: fft.hfft2: добавлен пример

• #22751: TST: linalg.test_batch: небольшие корректировки допусков

• #22755: MAINT: special: refine logsumexp поведение writeback

• #22756: BUG/TST: special.logsumexp на устройстве, отличном от стандартного

• #22759: TST: потокобезопасность генератора случайных чисел weightedtau

• #22760: BUG: optimize: VectorFunction.f_updated не устанавливался…

• #22761: DOC: optimize: l-bfgs-b: уточнить, что подразумевается под maxfun...

• #22764: MAINT: optimize: VectorFunction: удалить ссылочный цикл

• #22766: DOC: улучшить документацию boxcox и yeojohnson

• #22770: TST: stats: добавить тесты marray для _length_nonmasked напрямую

• #22771: TST: stats: не инкапсулировать pytest.warns

• #22778: MAINT: переход на использование vendoring libprima/prima

• #22779: MAINT: optimize: VectorFunction: исправлено копирование массива для разреженных данных

• #22782: MAINT: исправить сбои в задании free-threading(parallel=1)

• #22783: TST/MAINT: signal.symiirorder2: r, omega, precision являются float;…

• #22785: DOC/DEV: удалить ссылки на CirrusCI в документации по пропуску CI

• #22787: DOC: optimize: Добавление деталей множителя к функциям SLSQP

• #22788: TST: stats.quantile: добавлен граничный тестовый случай для axis=None && keepdims=True

• #22790: MAINT: optimize.least_squares: change x_scale по умолчанию

• #22796: ENH/BLD: cython: совместное использование утилиты memoryview между модулями расширения

• #22798: TST: stats: пометить некоторые тесты как медленные

• #22802: BUG: optimize: Исправить нестабильность с NNLS на 32-битных системах

• #22803: MAINT: используйте xp.asarray вместо xp.array

• #22805: CI: начать использование CIBW_ENABLE переменная окружения

• #22807: TST: исправить проблему с cython_special тест, который отсутствовал…

• #22808: BUG: special.logsumexp распространение устройства на PyTorch

• #22809: ENH: optimize.root: добавить предупреждение для невалидных внутренних параметров...

• #22811: ENH: ndimage.rotate: улучшение производительности на WoA

• #22814: BUG: signal.resample: Исправление ошибки для параметра num=2 (включая…

• #22815: MAINT: sparse: добавление ленивой загрузки для csgraph и linalg

• #22818: DEV: добавить .editorconfig

• #22820: MAINT: signal: консолидация order_filter тесты

• #22821: ENH: signal.lp2{lp,hp,bp,bs}: добавление поддержки стандарта Array API

• #22823: MAINT: integrate.tanhsinh: упростить оценку ошибки

• #22829: DOC: stats.qmc.discrepancy: уточнить определения

• #22832: DOC: interpolate: удалить устаревшие уведомления об устаревании

• #22833: DOC: special.comb: удаление пропущенного уведомления об устаревании

• #22835: MAINT: stats.boxcox_llf: рефакторинг для упрощения

• #22842: MAINT: обновление boost_math до версии 1.88.0

• #22843: DOC: special: добавить xp_capabilities к logsumexp

• #22844: TST: stats: мелкие замечания к test_stats.py

• #22845: TST: stats: переупорядочить тесты для соответствия xp_capabilities

• #22846: MAINT: _lib/differentiate: обновить EIM с at.set

• #22848: MAINT: _lib: устранить try/except в EIM

• #22850: TST: optimize VectorFunction добавить тест для ветки J0=None…

• #22852: TST: исправить boxcox_llf сбой теста в main

• #22854: MAINT: special: Добавить xsf как подмодуль SciPy

• #22855: MAINT: spatial.pdist: сделать ошибку размерности более описательной

• #22858: DOC: Исправление опечатки в ndimage.generic_gradient_magnitude()

• #22859: DOC: переформулировка «ties» в «tied pairs» для более ясного смысла

• #22862: TST: integrate/spatial: сделать допуски для fail_slow

• #22863: TST: восстановить eager_warns и исправить тест свободной потоковой обработки…

• #22864: MAINT: linalg.svd: выдача правильного сообщения об ошибке для GESDD, когда…

• #22873: ENH: sparse: Поддержка nD sum/mean/min/max/argmin для разреженных массивов

• #22875: CI: ограничить использование pytest-fail-slow одной задачей CI

• #22886: ENH: signal: поддержка стандарта Array API для функций проектирования фильтров

• #22891: DOC: Документировать разрешённые версии NumPy / Python

• #22893: MAINT: включите qhull как подпроект и добавьте -Duse-system-libraries

• #22895: MAINT: signal: исправление get_window делегатор

• #22896: ENH: signal: tf2zpk et al Array API

• #22897: ENH: sparse: поддержка ND бинарных операций

• #22898: DEV: добавление поддержки редактируемой установки для spin

• #22899: MAINT: обновление подмодулей array-api

• #22900: MAINT: исправление np.copyto предупреждения на Dask

• #22908: MAINT: обновление qhull до версии 2020.2

• #22909: TST: Использовать jax_autojit

• #22913: BUG: исправление предупреждения синтаксиса в блоке finally под 3.14

• #22915: BLD: оптимизировать содержимое sdist через скрипт dist

• #22916: DOC: integrate.solve_bvp: добавить недостающие детали ссылок

• #22917: DEV: исправление вызова линтера в Windows

• #22918: TST: linalg добавить тестовое покрытие для обработки исключений при недопустимых…

• #22926: MAINT: spatial.cKDTree: удаление программной предвыборки и программного…

• #22927: MAINT: tools/check_test_name: указать кодировку

• #22930: DOC: linalg: обновление записи дорожной карты для привязок BLAS/LAPACK

• #22932: BUG: interpolate: не вызывать макросы PyArray для не-массивов

• #22934: MAINT: optimize.zeros: исправить сообщение об ошибке

• #22939: TST: spatial.transform: Добавление поддержки стандарта Array API для тестирования

• #22941: MAINT: stats.qmc.Sobol: исправление stacklevel предупреждения

• #22944: MAINT: исправление регрессий в array-api-strict после отключения np.float64

• #22946: ENH: special: добавить xp_capabilities

• #22947: MAINT: избегать вложенности asarray вызовы

• #22949: MAINT: массовое переименование make_skip_xp_backends to make_xp_test_case

• #22950: MAINT: обновление gpu-ci pixi.lock

• #22952: MAINT, DOC: перенос заметок о выпуске 1.15.3

• #22955: MAINT: загрузчик колес

• #22959: ENH: cluster: больше ленивых функций

• #22960: DOC/TST: cluster.hierarchy: использовать xp_capabilities

• #22961: TST: cluster: уменьшить зависимость тестов от linkage

• #22963: MAINT: обернуть wrapcauchy выборки вокруг окружности

• #22967: CI: устранение некоторых потенциальных уязвимостей

• #22968: DOC: указать, что не все атрибуты OptimizeResult могут быть...

• #22969: MAINT: stats.make_distribution: исправить большинство оставшихся дискретных распределений…

• #22970: MAINT: stats.DiscreteDistribution: исправление методов инверсии

• #22971: MAINT: исправить тесты распределения Скеллама

• #22973: BUG: interpolate.make_splrep: вызывает ошибку, когда residuals.sum()…

• #22976: ENH: stats: Реализовать _munp для gennorm

• #22982: BUG: signal: исправление некорректного вендоринга npp_polyval

• #22984: MAINT: special: удалить test_compiles_in_cupy

• #22987: DOC: sparse: обновления руководства по миграции sparray

• #22991: DOC: обновлены заметки о выпуске SciPy 1.16.0

• #22992: ENH: signal.cspline1d_eval,qspline1d_eval выбросить исключение...

• #22994: DOC: signal.csd: небольшие исправления в документации

• #22997: CI: временное отключение задания с свободными потоками с parallel-threads

• #22998: BUG: исправление дублирования --pyargs из-за двойного сложения в SciPy…

• #22999: MAINT: обновить array-api-compat и array-api-extra

• #23000: ENH/DOC/TST: cluster.vq: использовать xp_capabilities

• #23001: DOC: special: обновить документацию верхнего уровня, чтобы отразить xp_capabilities

• #23005: BUG: sparse: исправить изменение mean/sum в возврате np.matrix для разреженных…

• #23010: DOC: редактирование и расширение заметок о выпуске для 1.16.0

• #23013: MAINT: версионные ограничения/подготовка к 1.16.0rc1

• #23014: DOC: обновления .mailmap для 1.16.0rc1

• #23029: DOC: добавить документацию для нового use-system-libraries сборка…

• #23031: REL: установить 1.16.0rc2 как невыпущенный

• #23040: DOC: linalg: корректировка формулировки в релизных заметках

• #23044: TST: обновить все result_to_tuple= вызываемые объекты для принятия двух…

• #23047: BUG: signal.csd: Дополнение нулями для входных данных разного размера

• #23048: MAINT: ndimage.vectorized_filter: fix behavior of axes when length…

• #23051: MAINT/ENH: ndimage.vectorized_filter: настроить размер скаляра для соответствия…

• #23086: CI: обновить образ runner windows-2019 до windows-2022

• #23091: BUG: sparse: исправить eq и ne с разными формами. (и добавить…)

• #23098: MAINT: обратные порты для 1.16.0rc2

• #23099: MAINT: исправление выражений лицензии SPDX для LAPACK, OpenBLAS, GCC

• #23106: TST: CI сломан vs pytest 8.4.0

• #23110: BUG: spatial.distance: реализация yule в distance_metrics.h

• #23113: DOC: улучшить документацию для -Duse-system-libraries опция сборки

• #23114: DOC: Добавить отсутствующие функции BLAS Level 2

• #23127: DOC: исправить якоря номеров строк linkcode_resolve

• #23131: REL: установка 1.16.0rc3 как невыпущенной

• #23134: BUG: linalg.lapack: исправить некорректный размер рабочего массива для {c,z}syrti

• #23144: MAINT: array types: array-api-strict got stricter

• #23146: DOC: stats.Mixture: добавить пример

• #23164: MAINT: backports и подготовка к 1.16.0 “final”

• #23170: TST: добавить все специфичные для SciPy маркеры pytest в scipy/conftest.py

• #23178: CI: пропуск JAX 0.6.2

• #23180: CI: удалить обходные пути для свободной многопоточности в сборках колес

• #23189: BLD: реализация проверки версии во время сборки для минимальной версии Python

• #23197: DEP: optimize: Добавить предупреждения об устаревании в L-BFGS-B disp...