Примечания к выпуску SciPy 1.6.0

SciPy 1.6.0 — это результат 6 месяцев напряженной работы. Он содержит много новых функций, множество исправлений ошибок, улучшенное покрытие тестами и лучшую документацию. В этом выпуске было несколько устареваний и изменений API, которые задокументированы ниже. Всем пользователям рекомендуется обновиться до этого выпуска, так как в нем большое количество исправлений ошибок и оптимизаций. Перед обновлением мы рекомендуем пользователям проверить, что их собственный код не использует устаревшую функциональность SciPy (для этого запустите свой код с python -Wd и проверка на DeprecationWarning с). Наше внимание в разработке теперь переключится на выпуски исправлений ошибок в ветке 1.6.x и на добавление новых функций в ветку master.

Для этого выпуска требуется Python 3.7+ и NumPy 1.16.5 или выше.

Для работы на PyPy требуется PyPy3 6.0+.

Основные моменты этого выпуска

• scipy.ndimage улучшения: Исправления и улучшения режимов расширения границ для функций интерполяции. Поддержка комплексных входных данных во многих функциях фильтрации и интерполяции. Новые grid_mode опция для scipy.ndimage.zoom для обеспечения результатов, согласованных с scikit-image rescale.

• scipy.optimize.linprog имеет быстрые новые методы для больших разреженных задач из HiGHS библиотека.

• scipy.stats улучшения, включая новые распределения, новый тест и улучшения существующих распределений и тестов

Новые возможности

scipy.special улучшения

scipy.special теперь имеет улучшенную поддержку 64-битных систем LAPACK бэкенд

scipy.odr улучшения

scipy.odr теперь поддерживает 64-битные целые числа BLAS

scipy.odr.ODR получил необязательный overwrite аргумент, чтобы существующие файлы могли быть перезаписаны.

scipy.integrate улучшения

Были выполнены некоторые переименования функций с неудачными названиями, при этом старые названия сохранены без включения в справочное руководство для обеспечения обратной совместимости: - integrate.simps был переименован в integrate.simpson - integrate.trapz был переименован в integrate.trapezoid - integrate.cumtrapz был переименован в integrate.cumulative_trapezoid

scipy.cluster улучшения

scipy.cluster.hierarchy.DisjointSet был добавлен для инкрементных запросов связности.

scipy.cluster.hierarchy.dendrogram возвращаемое значение теперь также включает информацию о цвете листьев в leaves_color_list.

scipy.interpolate улучшения

scipy.interpolate.interp1d имеет новый метод nearest-up, аналогично существующему методу nearest но округляет половинные целые числа вверх, а не вниз.

scipy.io улучшения

Добавлена поддержка чтения WAV-файлов с целочисленным PCM произвольной битовой глубины от 1 до 32 бит, включая часто запрашиваемую глубину 24 бита.

scipy.linalg улучшения

Новая функция scipy.linalg.matmul_toeplitz использует БПФ для вычисления произведения матрицы Тёплица с другой матрицей.

scipy.linalg.sqrtm и scipy.linalg.logm имеют улучшения производительности благодаря дополнительному коду на Cython.

Python LAPACK обёртки были добавлены для pptrf, pptrs, ppsv, pptri, и ppcon.

scipy.linalg.norm и svd семейство функций теперь будет использовать 64-битные целочисленные бэкенды, когда они доступны.

scipy.ndimage улучшения

scipy.ndimage.convolve, scipy.ndimage.correlate и их одномерные аналоги теперь принимают как комплекснозначные изображения, так и/или комплекснозначные ядра фильтров. Все фильтры на основе свертки также теперь принимают комплекснозначные входные данные (например, gaussian_filter, uniform_filter, и т.д.).

Были внесены множественные исправления и улучшения в обработку границ для scipy.ndimage функции интерполяции (т.е. affine_transform, geometric_transform, map_coordinates, rotate, shift, zoom).

Новый граничный режим, grid-wrap была добавлена, которая периодически оборачивает изображения, используя период, равный форме входной сетки изображения. Это в отличие от существующей wrap режим, который использует период на один отсчёт меньше исходного протяжения сигнала по каждому измерению.

Долгоживущая ошибка в reflect граничное условие было исправлено, и режим grid-mirror был введён как синоним для reflect.

Новый граничный режим, grid-constant теперь доступен. Это похоже на существующий ndimage constant режим, но интерполяция всё равно будет выполняться при значениях координат за пределами исходного изображения. Это grid-constant режим совместим с OpenCV BORDER_CONSTANT mode и scikit-image’s constant режим.

Предварительная фильтрация сплайнов (используется внутри ndimage функции интерполяции когда order >= 2), теперь поддерживает все граничные режимы вместо постоянного использования зеркальных граничных условий по умолчанию. Автономные функции spline_filter и spline_filter1d имеют аналитические граничные условия, соответствующие модам mirror, grid-wrap и reflect.

scipy.ndimage функции интерполяции теперь принимают комплексные входные данные. В этом случае интерполяция применяется независимо к действительной и мнимой частям.

The ndimage учебные пособия (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html) были обновлены новыми рисунками для лучшего пояснения точного поведения всех граничных режимов интерполяции.

scipy.ndimage.zoom теперь имеет grid_mode опция, которая изменяет координату центра первого пикселя вдоль оси с 0 на 0.5. Это позволяет изменять размер согласованно с поведением scikit-image resize и rescale функции (и OpenCV cv2.resize).

scipy.optimize улучшения

scipy.optimize.linprog имеет быстрые новые методы для больших разреженных задач из HiGHS Библиотека C++. method='highs-ds' использует высокопроизводительную реализацию двойного пересмотренного симплекс-метода (HSOL), method='highs-ipm' использует метод внутренней точки с кроссовером, и method='highs' выбирает между двумя автоматически. Эти методы обычно намного быстрее и часто превосходят точность других linprog методами, поэтому мы рекомендуем явно указывать одно из этих трёх значений метода при использовании linprog.

scipy.optimize.quadratic_assignment был добавлен для приближённого решения задачи квадратичного назначения.

scipy.optimize.linear_sum_assignment теперь имеет существенно сниженные накладные расходы для небольших размеров матрицы затрат

scipy.optimize.least_squares имеет улучшенную производительность, когда пользователь предоставляет якобиан как разреженный якобиан уже в csr_matrix формат

scipy.optimize.linprog теперь имеет rr_method аргумент для указания метода обработки избыточности, и доступен новый метод для этой цели, основанный на подходе интерполяционного разложения.

scipy.signal улучшения

scipy.signal.gammatone был добавлен для проектирования FIR или IIR фильтров, моделирующих человеческую слуховую систему.

scipy.signal.iircomb был добавлен для проектирования гребенчатых фильтров IIR с пиками/провалами, которые могут усиливать/ослаблять частоту в сигнале.

scipy.signal.sosfilt производительность была улучшена, чтобы избежать некоторых ранее наблюдаемых замедлений

scipy.signal.windows.taylor была добавлена – функция окна Тейлора обычно используется в цифровой обработке радиолокационных сигналов

scipy.signal.gauss_spline теперь поддерживает list тип ввода для согласованности с другими связанными функциями SciPy

scipy.signal.correlation_lags был добавлен для расчёта массива индексов задержки/смещения для одномерной взаимной корреляции.

scipy.sparse улучшения

Решатель задачи о минимальном весе полного паросочетания для двудольных графов, также известной как задача линейного назначения, был добавлен в scipy.sparse.csgraph.min_weight_full_bipartite_matching. В частности, это предоставляет функциональность, аналогичную scipy.optimize.linear_sum_assignment, но с улучшенной производительностью для разреженных входных данных и возможностью обработки входных данных, чьи плотные представления не поместились бы в памяти.

Временная сложность scipy.sparse.block_diag было значительно улучшено с квадратичной до линейной.

scipy.sparse.linalg улучшения

Версия SuperLU был обновлен

scipy.fft улучшения

Включенная pocketfft библиотека теперь поддерживает компиляцию с векторными расширениями ARM neon и имеет улучшенное поведение пула потоков.

scipy.spatial улучшения

Python-реализация KDTree был удалён и KDTree теперь реализовано через cKDTree. Теперь вы можете ожидать cKDTree-подобная производительность по умолчанию. Это также означает sys.setrecursionlimit больше не нужно увеличивать для запросов к большим деревьям.

transform.Rotation был обновлен с поддержкой модифицированных параметров Родригеса наряду с существующими представлениями вращения (PR gh-12667).

scipy.spatial.transform.Rotation была частично цитонизирована, с некоторым наблюдаемым улучшением производительности

scipy.spatial.distance.cdist имеет улучшенную производительность с minkowski метрика, особенно для значений p-нормы 1 или 2.

scipy.stats улучшения

Новые распределения были добавлены в scipy.stats:

• Асимметричное непрерывное распределение Лапласа было добавлено как scipy.stats.laplace_asymmetric.

• Отрицательное гипергеометрическое распределение было добавлено как scipy.stats.nhypergeom.

• Многомерное t-распределение было добавлено как scipy.stats.multivariate_t.

• Многомерное гипергеометрическое распределение было добавлено как scipy.stats.multivariate_hypergeom.

The fit метод был переопределен для нескольких распределений (laplace, pareto, rayleigh, invgauss, logistic, gumbel_l, gumbel_r); теперь они используют аналитические, специфичные для распределения результаты оценки максимального правдоподобия для большей скорости и точности, чем общая (численная оптимизация) реализация.

Одновыборочный тест Крамера-фон Мизеса добавлен как scipy.stats.cramervonmises.

Была добавлена опция вычисления односторонних p-значений в scipy.stats.ttest_1samp, scipy.stats.ttest_ind_from_stats, scipy.stats.ttest_ind и scipy.stats.ttest_rel.

Функция scipy.stats.kendalltau теперь имеет опцию для вычисления тау-c Кендалла (также известного как тау-c Стюарта), и добавлена поддержка точных вычислений p-значений для размеров выборки > 171.

stats.trapz был переименован в stats.trapezoid, при этом старое название сохранено как псевдоним для обратной совместимости.

Функция scipy.stats.linregress теперь включает стандартную ошибку перехвата в свое возвращаемое значение.

The _logpdf, _sf, и _isf методы были добавлены в scipy.stats.nakagami; _sf и _isf методы также добавлены в scipy.stats.gumbel_r

The sf метод был добавлен к scipy.stats.levy и scipy.stats.levy_l для улучшенной точности.

scipy.stats.binned_statistic_dd улучшения производительности для следующих вычисленных статистик: max, min, median, и std.

Мы с благодарностью признаем инициативу Chan-Zuckerberg Initiative Essential Open Source Software for Science за поддержку многих из этих улучшений для scipy.stats.

Устаревшие функции

scipy.spatial изменения

Вызов KDTree.query с k=None для поиска всех соседей устарело. Используйте KDTree.query_ball_point вместо этого.

distance.wminkowski был устаревшим; используйте distance.minkowski и предоставить веса с помощью w ключевое слово вместо.

Обратно несовместимые изменения

scipy изменения

Используя scipy.fft как псевдоним функции numpy.fft.fft был удалён после устаревания в SciPy 1.4.0. В результате, scipy.fft подмодуль теперь должен быть явно импортирован, в соответствии с другими подпакетами SciPy.

scipy.interpolate изменения

scipy.linalg изменения

scipy.signal изменения

Вывод decimate, lfilter_zi, lfiltic, sos2tf, и sosfilt_zi были изменены для соответствия numpy.result_type их входных данных.

Оконная функция slepian был удалён. Он был устаревшим с SciPy 1.1.

scipy.spatial изменения

cKDTree.query теперь возвращает 64-битные, а не 32-битные целые числа в Windows, делая поведение согласованным между платформами (PR gh-12673).

scipy.stats изменения

The frechet_l и frechet_r распределения были удалены. Они были устаревшими с SciPy 1.0.

Прочие изменения

setup_requires был удален из setup.py. Это означает, что пользователи, вызывающие python setup.py install без предустановленного numpy теперь будет получать ошибку, а не автоматическую установку numpy через easy_install. Этот метод установки всегда был хрупким и проблематичным, пользователям рекомендуется использовать pip при установке из исходного кода.

• Исправлена ошибка в scipy.optimize.dual_annealing accept_reject расчет, который приводил к тому, что прыжки вверх принимались реже.

• Время, необходимое для (un)pickling scipy.stats.rv_continuous, scipy.stats.rv_discrete, и scipy.stats.rv_frozen был значительно уменьшен (gh12550). Наследующие подклассы должны отметить, что __setstate__ больше не вызывает __init__ при распаковке.

Авторы

• @endolith

• @vkk800

• aditya +

• George Bateman +

• Christoph Baumgarten

• Peter Bell

• Тобиас Бистер +

• Keaton J. Burns +

• Evgeni Burovski

• Rüdiger Busche +

• Маттиас Бюссонье

• Dominic C +

• Corallus Caninus +

• CJ Кэри

• Thomas A Caswell

• chapochn +

• Lucía Cheung

• Зак Колберт +

• Coloquinte +

• Yannick Copin +

• Devin Crowley +

• Terry Davis +

• Michaël Defferrard +

• devonwp +

• Didier +

• divenex +

• Thomas Duvernay +

• Eoghan O’Connell +

• Gökçen Eraslan

• Kristian Eschenburg +

• Ralf Gommers

• Thomas Grainger +

• GreatV +

• Gregory Gundersen +

• h-vetinari +

• Мэтт Хаберленд

• Mark Harfouche +

• He He +

• Алекс Хенри

• Chun-Ming Huang +

• Martin James McHugh III +

• Alex Izvorski +

• Joey +

• ST John +

• Jonas Jonker +

• Julius Bier Kirkegaard

• Marcin Konowalczyk +

• Konrad0

• Сэм Ван Кутен +

• Sergey Koposov +

• Петер Малер Ларсен

• Eric Larson

• Antony Lee

• Gregory R. Lee

• Loïc Estève

• Jean-Luc Margot +

• MarkusKoebis +

• Nikolay Mayorov

• 7. 4. McBain

• stats(p, a, b, loc=0, scale=1, moments='mv')

• Николас МакКиббен

• Sturla Molden

• Денали Молитор +

• Eric Moore

• Шашаанк Н +

• Prashanth Nadukandi +

• nbelakovski +

• Andrew Nelson

• Ник +

• Nikola Forró +

• odidev

• ofirr +

• Самбит Панда

• Дима Пасечник

• Tirth Patel +

• Matti Picus

• Paweł Redzyński +

• Владимир Филипенко +

• Philipp Thölke +

• Ilhan Polat

• Eugene Prilepin +

• Владислав Рачек

• Ram Rachum +

• Tyler Reddy

• Martin Reinecke +

• Simon Segerblom Rex +

• Лукас Робертс

• Benjamin Rowell +

• Илай Райкофф +

• Atsushi Sakai

• Moritz Schulte +

• Daniel B. Smith

• Steve Smith +

• Jan Soedingrekso +

• Виктор Стиннер +

• Jose Storopoli +

• Diana Sukhoverkhova +

• Сёрен Фугледе Йоргенсен

• taoky +

• Mike Taves +

• Иэн Томас +

• Уилл Тироне +

• Фрэнк Торрес +

• Seth Troisi

• Рональд ван Элбург +

• Hugo van Kemenade

• Paul van Mulbregt

• Saul Ivan Rivas Vega +

• Pauli Virtanen

• Jan Vleeshouwers

• Samuel Wallan

• Warren Weckesser

• Бен Уэст +

• Eric Wieser

• WillTirone +

• Levi John Wolf +

• Zhiqing Xiao

• Rory Yorke +

• Yun Wang (Maigo) +

• Егор Земляной +

• ZhihuiChen0903 +

• Jacob Zhong +

Всего 122 человека внесли вклад в этот релиз. Люди со знаком "+" рядом с именами внесли патч впервые. Этот список имён генерируется автоматически и может быть неполным.

Проблемы, закрытые для версии 1.6.0

• #1323: ndimage.shift уничтожает данные с краев (Trac #796)

• #1892: использование rptfile= с существующим файлом вызывает ошибку времени выполнения Fortran…

• #1903: ndimage.rotate пропускает некоторые значения (Trac #1378)

• #1930: scipy.io.wavfile должен уметь читать 24-битные знаковые волновые файлы (Trac…

• #3158: Необычное поведение приведения типов в signal.filtfilt

• #3203: interpolation.zoom некорректный вывод для некоторых случаев

• #3645: BUG: stats: mstats.pearsonr вычисляется неверно, если маски…

• #3665: Возврат объектов Bunch из статистических функций

• #4922: неожиданные нулевые выходные значения от zoom

• #5202: BUG: stats: Ложные предупреждения от метода pdf нескольких...

• #5223: Zoom не возвращает те же значения при изменении размера подмассива...

• #5396: ошибка в документации scipy.spatial.distance.pdist

• #5489: ValueError: не удалось создать intent(cache|hide)|optional array–...

• #6096: loadmat теряет dtype пустых массивов при squeeze_me=True

• #6713: sicpy.ndimage.zoom возвращает артефакты и границы в некоторых случаях

• #7125: Невозможно узнать количество измерений в c-функции, используемой…

• #7324: scipy.ndimage.zoom плохая интерполяция при уменьшении (zoom…)

• #8131: BUG: возможная ошибка в режиме обёртки geometric_transform

• #8163: LSMR не работает на некоторых случайных значениях при предоставлении x0

• #8210: Почему я должен выбирать order > 1 для scipy.ndimage.zoom?

• #8465: Неожиданное поведение с режимом reflect в ndimage.rotate

• #8776: Поведение cdist с Minkowsky и np.inf

• #9168: документация pearson3 в scipy.stats неясна

• #9223: Более быстрая реализация scipy.sparse.block_diag

• #9476: Неверный индекс в signal.medfilt2d’s QUICK_SELECT

• #9857: scipy.odr.Output.sd_beta не является стандартной ошибкой

• #9865: Странное поведение `ndimage.shift` и `ndimage.affine_transform`

• #10042: Рассмотреть поддержку многомерного распределения Стьюдента?

• #10134: gausshyper distribution принимает недопустимые параметры

• #10179: ошибка конкатенации str+bytes в test_lapack.py

• #10216: cKDTree.query_ball_point регрессия скорости

• #10463: ENH: векторизация scipy.fft для большего количества архитектур ЦП

• #10593: Переименовать функцию `sum` ndimage

• #10595: scipy.stats.ttest_1samp должен поддерживать альтернативную гипотезу

• #10610: значение по умолчанию параметра mode в ndimage.interpolation.spline_filter1d

• #10620: опция ndimage.interpolation.zoom() для работы как skimage.transform.resize()

• #10711: Ошибка несовпадения форм массивов в scipy.optimize._lsq.lsq_linear.py

• #10782: BUG: optimize: методы, неизвестные `scipy.optimize.show_options`

• #10892: Возможная опечатка в уравнении optimize/dual_annealing

• #11020: signal.fftconvolve возвращает кортеж, включающий информацию о задержке

• #11093: scipy.interpolate.interp1d не может обрабатывать datetime64

• #11170: Используйте manylinux2014 для поддержки архитектур aarch64/ppc64le

• #11186: BUG: stats: функции CDF и SF для pearson3 некорректны при асимметрии…

• #11366: DeprecationWarning из-за недопустимых escape-последовательностей

• #11403: Optimize вызывает «ValueError: `x0` нарушает ограничения»…

• #11558: ENH: гребенчатый фильтр IIR

• #11559: BUG: iirdesign не выдает ошибку для частот выше частоты Найквиста

• #11567: scipy.signal.iirdesign не проверяет согласованность wp и ws…

• #11654: ENH: Добавить отрицательное гипергеометрическое распределение

• #11720: BUG: stats: неверная форма из median_absolute_deviation для массивов…

• #11746: BUG: stats: pearson3 возвращает массивы размера 1, где другие распределения...

• #11756: Улучшить и исправить *Spline docstrings and code

• #11758: BUG: в scipy.interpolate.CubicSpline при установке `bc_type'…

• #11925: MAINT: удалить проверку кодировки символов в CI?

• #11963: Сбои тестов - TestLinprogIPSparseCholmod

• #12102: некорректный первый момент нецентрального t-распределения

• #12113: scipy.stats.poisson документация для rate = 0

• #12152: ENH: signal.gauss_spline должен принимать список

• #12157: BUG: Инициализация индекса итерации неверна в scipy.optimize.linesearch.scalar_search_wolfe2

• #12162: Хранение объекта Rotation в массиве NumPy возвращает массив с…

• #12176: нельзя изменять срез массива, возвращаемый `wavfile.read`

• #12190: получение цветов листьев из дендрограммы

• #12196: PERF: scipy.linalg.pinv очень медленный по сравнению с numpy.linalg.pinv

• #12222: Интерполяция категориальных данных (interp1d)

• #12231: Является ли p-значение критерия Краскела-Уоллиса двусторонним?

• #12249: ENH: least_squares: не должен повторно создавать csr_matrix, если уже…

• #12264: DOC: optimize: сигнатура метода linprog, специфичная для функции

• #12290: DOC: Площади выпуклой оболочки на самом деле являются периметрами для 2-мерных…

• #12308: integrate.solve_ivp с методом DOP853 завершается ошибкой, когда yDot = 0

• #12326: BUG: stats.exponnorm.pdf возвращает 0 для малых K

• #12337: Документация scipy.sparse.linalg.eigsh вводит в заблуждение

• #12339: scipy.io.wavfile.write документация содержит неверный пример

• #12340: sparse.lil_matrix.tocsr() молча завершается с ошибкой на матрицах с nzn…

• #12350: Создать 2-параметрическую версию гамма-распределения

• #12369: scipy.signal.correlate содержит ошибку в документации, примерах…

• #12373: interp1d возвращает некорректные значения для ступенчатых функций

• #12378: interpolate.NearestNDInterpolator.__call__ & LinearNDInterpolator.__call__…

• #12411: scipy.stats.spearmanr неправильно обрабатывает nan переменные с "propogate"

• #12413: DOC: Удалить раздел "Основные функции" из учебника SciPy.

• #12415: проблема документации scipy.stats.dirichlet

• #12419: least_squares ValueError с методом 'lm' - регрессия с версии 1.4.1…

• #12431: Запрос на создание Python-обёртки для LAPACK ?pptrf (разложение Холецкого…)

• #12458: spearmanr с полностью NaN столбцами вызывает ошибки

• #12477: WIP: Добавление метода максимального правдоподобия для stats.invgauss/wald

• #12483: чтение .wav завершается ошибкой, когда файл слишком большой на python 3.6.0

• #12490: BUG: stats: переполнение logpdf логистического и генлогистического распределений для больших…

• #12499: LinearNDInterpolator вызывает ValueError, когда массив значений имеет writeable=False…

• #12523: Неверный ключ в __odrpack.c

• #12547: опечатка в scipy/cluster/_hierarchy.pyx

• #12549: DOC: тип возвращаемого значения least_squares плохо отформатирован.

• #12578TST: test_bounds_infeasible_2 не проходит в cron-задачах репозитория wheels

• #12585: ENH: Добавлено Многомерное Гипергеометрическое Распределение

• #12604: неинтуитивное преобразование в `scipy.constants.lambda2nu`

• #12606: DOC: Некорректный синтаксис в примере.

• #12665: Список возможных ошибок, найденных автоматическим анализом кода

• #12696: scipy.optimize.fminbound, предупреждение об устаревании numpy Создание…

• #12699: Ошибка TestProjections.test_iterative_refinements_dense

• #12701: TestDifferentialEvolutionSolver::test_L4 не проходит

• #12719: Вводящая в заблуждение документация scipy.signal.get_window() с 'exponential'…

• #12740: circstd не обрабатывает R = hypot(S, C) > 1

• #12749: ENH: совместимость interp1d с Matlab

• #12773: Мета-проблема: обработка границ сплайнов в ndimage (предложение NumFOCUS)

• #12813: optimize.root(method=”krylov”) не работает, если options[“tol_norm”] ожидает…

• #12815: stats.zscore несовместимое поведение, когда все значения одинаковы

• #12840: опечатка в документации scipy.signal.windows.dpss

• #12874: Rotation.random vs stats.special_ortho_group

• #12881: FFT - документация - примеры - построение linspace

• #12904: BUG: парсинг в loadarff()

• #12917: GitHub Actions ночная сборка запускается на форках

• #12919: BUG: числовая точность, использовать gammaln в nct.mean

• #12924: Переименование методов интегрирования на основе выборок для соответствия Кодексу…

• #12940: Следует ли повысить минимальную версию numpy для AIX до 1.16.5

• #12951: Возможная опечатка в scipy.stats.weightedtau

• #12952: [Вопрос по документации] Было бы точнее указать…

• #12970: В документации представлены секции второго порядка как правильный выбор…

• #12982: Вычислить стандартную ошибку пересечения в linregress

• #12985: Возможно, неправильная ссылка в документации scipy.stats.wilcoxon

• #12991: least_squares broken with float32

• #13001: `OptimizeResult.message` из `L-BFGS-B` является bytes, а не…

• #13030: BUG: lint_diff.py всё ещё не работает для backport PR

• #13077: CI: правильные разностные патчи codecov

• #13085: Сборка падает на основной ветке после слияния решателя HiGHS

• #13088: BLD, BUG: сбой сборки колес с HiGHS/optimize

• #13099: Неверный формат вывода для пустых разреженных результатов kron

• #13108: TST, CI: Сбои GitHub Actions на MacOS

• #13111: BUG, DOC: проверка refguide не проходит

• #13127: ODR output file writing broken in conda env with system compilers

• #13134: FromTravis migration tracker

• #13140: BUG: signal: `ss2tf` неправильно обрезает вывод до целых чисел.

• #13179: CI: линтинг не проходит из-за вывода в stderr

• #13182: Ключ появляется дважды в `test_optimize.test_show_options`

• #13191: `scipy.linalg.lapack.dgesjv` перезаписывает исходные массивы, если…

• #13207: TST: Неустойчивый сбой теста в test_cossin_separate

• #13221: BUG: ошибка в pavement.py

• #13239: Ошибка сегментации с `eigh(…, driver="evx")` для 10x10…

• #13248: ndimage: некорректная обработка cval для комплексных входных данных

Запросы на включение для версии 1.6.0

• #8032: ENH: Добавить окно Тейлора, часто используемое в радиолокационной обработке

• #8779: CI: Запустить тесты производительности

• #9361: ENH: Добавить варианты tau-a и tau-c Кендалла в scipy.stats.kendalltau()

• #11068: ENH: Добавляет функцию correlation_lags в scipy.signal

• #11119: ENH: добавлен тест Крамера-фон Мизеса (одновыборочный) в scipy.stats

• #11249: ENH: optimize: удаление избыточности интерполяционного разложения...

• #11346: ENH: добавить быстрое умножение матриц Тёплица с использованием БПФ

• #11413: ENH: Многомерное t-распределение (устарело)

• #11563: ENH: точное p-значение в stats.kendalltau() для размеров выборки > 171

• #11691: ENH: добавить стек функций обращения в linprog

• #12043: ENH: optimize: добавление методов HiGHS в linprog - продолжение

• #12061: Проверить согласованность параметров в signal.iirdesign

• #12067: MAINT: очистка OLDAPI в ndimage/src/_ctest.c

• #12069: DOC: Добавить руководства для разработчиков по реализации nan_policy…

• #12077: MAINT: проверка возвращаемых значений malloc для cython

• #12080: MAINT: Удаление suppress_warnings

• #12085: ENH: special: поддержка ILP64 Lapack

• #12086: MAINT: Очистить PyMODINIT_FUNC, использованный во время 2to3

• #12097: ENH: stats: переопределение stats.rayleigh.fit с аналитическим MLE

• #12112: DOC: Улучшение документации integrate.nquad

• #12125: TST: Добавление теста для stats.gmean с отрицательным входом

• #12139: TST: Уменьшение нестабильности в тесте lsmr

• #12142: DOC: добавить примечание в распределение Пуассона при mu=0 и k=0 в…

• #12144: DOC: Обновление ndimage.morphology.distance_transform*

• #12154: ENH: scipy.signal: разрешить списки в gauss_spline

• #12170: ENH: scipy.stats: добавить отрицательное гипергеометрическое распределение

• #12177: MAINT: Корректно добавить входную строку к ValueError

• #12183: ENH: Использование fromfile там, где возможно

• #12186: MAINT: обобщить тесты в SphericalVoronoi

• #12198: TST: Исправить ошибку str + bytes

• #12199: ENH: соответствовать поведению np.result_type в некоторых функциях scipy.signal

• #12200: ENH: добавлены FIR и IIR гамма-тоновые фильтры в scipy.signal

• #12204: ENH: Добавление аргумента overwrite для odr.ODR() и его тест.

• #12206: MAINT:lstsq: Переключиться на транспонированную задачу, если массив высокий

• #12208: исправления и обслуживание wavfile

• #12214: DOC: исправлена строка документации "sd_beta" в odr.Output.

• #12234: MAINT: предотвращение предупреждений о делении на ноль в scipy.optimize BFGS…

• #12235: REL: установить версию 1.6.0.dev0

• #12237: BUG: Исправление условия выхода для опорного элемента QUICK_SELECT

• #12242: ENH: Переименовать ndimage.sum в ndimage.sum_labels (оставить sum как псевдоним)

• #12243: EHN: Обновить SuperLU

• #12244: MAINT: stats: избегать ложных предупреждений в ncx2.pdf

• #12245: DOC: Исправлен некорректный режим по умолчанию в scipy.ndimage.spline_filter1d

• #12248: MAINT: очистить pavement.py

• #12250: ENH: Замена csr_matrix() на tocsr() и дополнение docstring

• #12253: TST, CI: включить различия патчей codecov

• #12259: MAINT: Удаление дублированного теста на циклы импорта

• #12263: ENH: Переименовать границы LocalSearchWrapper

• #12265: BUG optimize: Принимать np.matrix в lsq_linear

• #12266: BUG: Исправление ошибки скобок в расчете принятия/отклонения dual annealing

• #12269: MAINT: Добавлены сообщения об ошибках для несовпадающих форм.

• #12279: MAINT: `__array__` и протоколы массивов нельзя использовать в разреженных.

• #12281: DOC: обновление документации по загрузке wheel

• #12283: ENH: odr: Поддержка ILP64 Blas в ODR

• #12284: ENH: linalg: поддержка ILP64 BLAS/LAPACK в обертках f2py

• #12286: ENH: Цитонизировать scipy.spatial.transform.Rotation

• #12287: ENH: Чтение WAV файлов с произвольной глубиной бит (включая 24-битные)

• #12292: BLD: исправить компиляцию musl

• #12293: MAINT: Исправить DeprecationWarning в validate_runtests_log.py.

• #12296: DOC: Уточнение площади/объема в документации scipy.spatial.ConvexHull

• #12302: CI: Запускать сборки travis на master для поддержания кэша в актуальном состоянии

• #12305: TST: Очистка операторов print в тестах

• #12323: ENH: Добавить класс, подобный Bunch, для использования в качестве обратно совместимого...

• #12324: BUG: io: Исправить ошибку, возникающую при попытке поднять...

• #12327: DOC: уточнить документацию `query_ball_tree` и `query_pairs`

• #12334: PERF: Улучшение постоянных временных накладных расходов cython в cKDTree.query_ball_point

• #12338: DOC: улучшить согласованность и ясность документации в linalg и sparse/linalg

• #12341: DOC: добавить примеры для KDTree query_ball_tree и query_pairs

• #12343: DOC: добавлены примеры для special.eval_legendre()

• #12349: BUG: избежание переполнения в sum() для 32-битных систем

• #12351: DOC: Исправлен пример wavfile для 16-битного формата

• #12352: [BUG] Рассмотреть деление 0/0 в оценке ошибки DOP853

• #12353: Исправление причин исключений в vq.py

• #12354: MAINT: очистка ненужного приведения к void* в setlist.pxd

• #12355: TST: Удалить хак для старой ошибки win-amd64

• #12356: ENH: Более быстрая реализация scipy.sparse.block_diag (#9411…

• #12357: MAINT,TST: обновить и запустить scipy/special/utils/convert.py

• #12358: TST: Проверить pvalue mstat.skewtest

• #12359: TST: Тест разреженной матрицы с int64 indptr и indices

• #12363: DOC: ссылка в CloughTocher2DInterpolator

• #12364: DOC: примеры `sparse_distance_matrix` и `count_neighbors`

• #12371: MAINT, CI: обновить до последней стабильной версии OpenBLAS

• #12372: MAINT: Небольшая очистка тестов (c)KDTree

• #12374: DEP: Устаревание `distance.wminkowski`

• #12375: ENH: Добавить быстрый путь для расстояния Минковского с p=1,2 и поддержку…

• #12376: Исправление причин исключений в большей части кодовой базы

• #12377: DOC: Быстрое исправление - добавляет перевод строки в docstring Examples для correlation_lags…

• #12381: BENCH: удалить устаревший параметр goal_time

• #12382: ENH: Заменить KDTree тонкой обёрткой над cKDTree

• #12385: DOC: улучшены строки документации для interpolate.NearestNDInterpolator.__call__…

• #12387: DOC/STY: добавить пример к scipy.signal.correlate

• #12393: CI: Заменить существующую проверку на не-ASCII символы на…

• #12394: CI: arm64 numpy теперь доступен

• #12395: ENH: улучшить производительность stats.binned_statistic_dd

• #12396: DOC, MAINT: перенос релизных заметок 1.5.0

• #12398: API: Отключить len() и индексацию экземпляров Rotation с одним...

• #12399: MAINT: Замена некоторых Unicode-символов, похожих на тире, на ASCII-дефис.

• #12402: обновление .mailmap

• #12404: MAINT: io: Изменить комментарий кодировки в test_mio.py на utf-8.

• #12416: CI: кэширование mingw, azure pipelines

• #12427: BUG: логическая ошибка в развёртывании цикла (cKDTree)

• #12432: DOC: Удалить раздел "Основные функции" из учебника SciPy.

• #12434: ENH:linalg: Добавить обертки LAPACK pptrf/pptrs/ppsv/pptri/ppcon

• #12435: DOC: исправить математику симплекса для документации scipy.stats.dirichlet

• #12439: DOC: добавление сводки методов API для NdPPoly

• #12443: BUG: stats: Улучшение вычисления exponnorm.pdf

• #12448: DOC: stats: Добавить "Примеры" в строку документации ansari.

• #12450: ENH: add `leaves_color_list` for cluster.dendrogram dictionary.

• #12451: MAINT: удаление терминологии 'blacklist' из кодовой базы

• #12452: DOC: уточнить значение отбеливания для cluster.vq.whiten()

• #12455: MAINT: более понятное сообщение об ошибке в setup.py

• #12457: ENH: stats: переопределить stats.pareto.fit с аналитическим MLE

• #12460#19590

• #12463: DOC: улучшить и очистить *Spline docstrings в fitpack2.py

• #12474: ENH: linalg: ускорение _sqrtm_triu путём перемещения плотного цикла в Cython

• #12476: ENH: добавить гребенчатый фильтр IIR в scipy.signal

• #12484: Исправление документации для minimize

• #12486: DOC: добавить примечание в распределение Пуассона при mu=0 и k=0 в…

• #12491: MAINT: форвард-порт заметок о выпуске 1.5.1

• #12508: Исправление причин исключений по всей кодовой базе

• #12514: ENH: stats: переопределение stats.invgauss.fit с аналитическим MLE

• #12519: PERF: Избегать np.zeros, когда всё равно нужна пользовательская инициализация

• #12520: DOC: Незначительное переименование раздела RST.

• #12521: MAINT: Удалить неиспользуемые импорты

• #12522: PERF: Избавиться от ненужного выделения памяти в VarReader5.cread_fieldnames

• #12524: DOC: special: Установка Axes3D rect для избежания обрезки меток на графике.

• #12525: Исправление большого разреженного nnz

• #12526: DOC: Удалить дублирующийся раздел и слишком длинное подчеркивание заголовка.

• #12527: Улучшить сообщение об ошибке для неправильного типа интерполяции

• #12530: Вынести избыточную логику из цикла для ускорения условных операций в...

• #12532: ENH: Добавить norm={“forward”, “backward”} в `scipy.fft`

• #12535: ТЕХОБСЛУЖИВАНИЕ: Избегать устаревших псевдонимов Sphinx для SeeAlso и Only

• #12540: BUG: исправление ошибки ключа odr.output.work_ind и добавление теста.

• #12541: ENH: добавить решатель для минимального весового полного двудольного соответствия

• #12550: PERF: скорость сериализации rv*

• #12551: DOC: исправить опечатку в cluster/_hierarchy.pyx

• #12552: CI: Очистка установок pip в travis

• #12556: BUG: Исправить проблему с Scipy.integrate.solve_bvp для больших задач

• #12557: MAINT: Использовать внешние шаблоны для улучшения времени компиляции sparsetools

• #12558: MAINT: Удалить хак, позволяющий scipy.fft действовать как функция

• #12563: MAINT: Remove unused mu0 in special/orthogonal.py

• #12564: DOC: исправить строку документации типа возвращаемого значения для least_squares

• #12565: DOC: stats: ответ на запрос о том, что критерий Краскела-Уоллиса является…

• #12566: BUG: Interpolate: использовать стабильную сортировку

• #12568: Обновленная документация для as_quat

• #12571: DEP: удалить устаревшее окно Слепяна

• #12573: DEP: удаление `frechet_l` и `frechet_r`

• #12575: BUG: stats: исправить NaN в multinomial.pmf, когда сумма параметров > 1

• #12576: MAINT: удалить предупреждение из LSQSphereBivariateSpline

• #12582: ENH: Многомерное t-распределение

• #12587: ENH: ускорение rvs для gengamma в scipy.stats

• #12588: DOC: добавить примеры и разделы see also для LinearNDInterpolator,…

• #12597: ENH: Добавлены односторонние p-значения для t-тестов

• #12599: Небольшое обновление учебника по FFT в scipy

• #12600: ENH: структура данных непересекающихся множеств

• #12602: BUG: добавить const для представлений только для чтения в interpnd.pyx

• #12605: BUG: исправить использование `np.asanyarray` в `scipy.constants.lambda2nu`

• #12610: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.5.2

• #12612: MAINT: stats: использовать явные ключевые параметры вместо `**kwds`.

• #12616: DOC: сделать явным в документации, что interpolate.interp1d принимает только…

• #12618: DOC: Незначительное форматирование документации.

• #12640: MAINT: stats: исправление проблем с документацией, моментами и другими аспектами scipy.stats.pearson3

• #12647: TST: Добавить тестовые данные Boost ellipr[cdfgj]_data

• #12648: DOC: Обновить special/utils/README с инструкциями

• #12649: DOC: упрощённое руководство по быстрому старту pip

• #12650: DOC: stats: Исправить строку документации boxcox: lambda может быть отрицательным.

• #12655: DOC: обновить членов Руководящего совета, перечисленных в документах по управлению

• #12659: rv_sample ожидает ошибку

• #12663: DOC: optimize: попытка исправить специфичную для метода документацию linprog

• #12664: BUG: stats: Исправить logpdf с большими отрицательными значениями для логистического…

• #12666: MAINT: Исправления по результатам статического анализа

• #12667: ENH: Добавление модифицированных параметров Родригеса в класс Rotation

• #12670: DOC: Обновлена документация для распределения Гамма

• #12673: API: Безусловно возвращать np.intp из cKDTree.query

• #12677: MAINT: Добавить уведомление об автосоздании в ufuncs.pyi

• #12682: MAINT: Удалить _util._valarray

• #12688: MAINT: добавление сгенерированных f2py файлов scipy.integrate в .gitignore

• #12689: BENCH: упростить настройку бенчмарков, удалить benchmarks/run.py

• #12694: scipy/stats: Добавлено асимметричное непрерывное распределение Лапласа

• #12695: DOC: обновление быстрого старта Ubuntu; компиляторы conda теперь работают!

• #12698: MAINT: Заменить np.max на np.maximum

• #12700: TST: повысить точность теста для ограниченного региона доверия

• #12702: TST: увеличить допуск теста для `DifferentialEvolutionSolver.test_L4`

• #12703: BUG: Улучшить проверку входных данных для sepfir2d

• #12708: MAINT: исправлена опечатка в scipy.sparse

• #12709: BUG: bvls может катастрофически не сходиться

• #12711: MAINT: Использовать platform.python_implementation для определения IS_PYPY

• #12713: TST: Исправить нестабильный тест_lgmres

• #12716: DOC: добавить примеры и ссылки на руководства для функций интерполяции...

• #12717: DOC: Исправление Issue #5396

• #12725: ENH: Поддержка комплекснозначных изображений и ядер для многих функций ndimage…

• #12729: DEP: удалить setup_requires

• #12732: BENCH: пропускать бенчмарки вместо их скрытия при SCIPY_XSLOW=0

• #12734: CI: Не игнорировать длину строки в проверке lint_diff.

• #12736: DOC: Исправление строки документации signal.windows.get_window() для 'exponential'

• #12737: ENH: stats: переопределить stats.gumbel_r.fit и stats.gumbel_l.fit…

• #12738: ENH: stats: переопределение stats.logistic.fit с системой уравнений...

• #12743: BUG: Избегать отрицательных дисперсий в круговой статистике

• #12744: Предотвратить ошибку сборки на GNU/Hurd

• #12746: TST: параметризовать тестовые случаи в test_ndimage.py

• #12752: DOC: Добавить примеры для некоторых функций поиска корней.

• #12754: MAINT, CI: Azure windows зависимости многострочные

• #12756: ENH: stats: Добавлен метод sf к levy для улучшенной точности в…

• #12757: ENH: stats: Добавлен метод sf для levy_l для повышения точности.

• #12765: TST, MAINT: контекст infeasible_2

• #12767: Исправлена обработка границ при сплайн-интерполяции для режимов reflect…

• #12769: DOC: синтаксическая ошибка в scipy.interpolate.bspl

• #12770: ENH: добавить округление nearest-up в scipy.interpolate.interp1d

• #12771: TST: исправить некорректный unit test для scipy.signal.gammatone

• #12775: ENH: Добавляет quadratic_assignment с двумя методами

• #12776: ENH: добавление обработки границ grid-constant в интерполяции ndimage…

• #12777: Добавление функции Тейлора - часто используется в радиолокационной ЦОС

• #12779: ENH: улучшения пула потоков pocketfft и векторизации ARM neon

• #12788: API: Переименование аргумента n_jobs в cKDTree в workers

• #12792: DOC: удаление файла THANKS.txt в пользу scipy.org

• #12793: Добавить новый флаг в инструмент авторов

• #12802: BENCH: добавить бенчмарки scipy.ndimage.interpolation

• #12803: Не фиксировать версию numpy в неподдерживаемых версиях Python

• #12810: CI: исправить сбой сборки 32-битного Linux в Azure CI

• #12812: ENH: поддержка интерполяции комплекснозначных изображений

• #12814: BUG: nonlin_solve не должен передавать невекторный dx в tol_norm

• #12818: Обновление ckdtree.pyx

• #12822: MAINT: упрощение directed_hausdorff

• #12827: DOC: Исправлено неправильное имя w, использованное вместо worN в документации.

• #12831: DOC: исправить опечатку в sparse/base.py

• #12835: MAINT: stats: Улучшение расчёта PDF распределения фон Мизеса.

• #12839: ENH: scipy.stats: добавление многомерного гипергеометрического распределения

• #12843: изменено M на N в windows.dpss

• #12846: MAINT: обновить минимальную версию NumPy до 1.16.5

• #12847: DOC: Унифицировать формулу в документации scipy.stats.pearsonr()

• #12849: DOC: полировка документации QAP для согласованности и удобочитаемости

• #12852: ENH, MAINT: Приведение интерфейса KDTree к паритету функций с cKDTree

• #12858: DOC: use :doi: and :arxiv: directives for references

• #12872: ленивый импорт multiprocessing.Pool в MapWrapper

• #12878: DOC: задокументировать ScalarFunction

• #12882: MAINT: stats: изменить тест на использование <= вместо строго меньше…

• #12885: вызовы numpy.linspace отредактированы для обеспечения правильного интервала.

• #12886: DOC: stats: Добавить 'versionadded' в строку документации cramervonmises.

• #12899: TST: сделать несколько тестов ожидаемо провальными на 32-битных архитектурах

• #12903: DOC: обновить руководство по сборке для Windows и переместить в руководство для участников

• #12907: DOC: уточнить, к какому массиву применяется опция precenter

• #12908: MAINT: spatial: Удалить два случая неиспользуемых переменных в…

• #12909: ENH: stats: Добавить методы gumbel_r._sf и gumbel_r._isf

• #12910: CI: travis: Удаление ненужного кода из .travis.yml.

• #12911: Незначительные исправления в построении дендрограммы

• #12921: CI: не запускать GitHub Actions на форке или в cron-задаче

• #12927: MAINT: переименовать integrate.simps в simpson

• #12934: MAINT: переименовать trapz и cumtrapz в (cumulative_)trapezoid

• #12936: MAINT: исправление численной точности в nct.stats

• #12938: MAINT: исправление линтера на основной ветке

• #12941: Обновить минимальные версии зависимостей для AIX в соответствии с не-AIX сборками

• #12955: BUG: Исправлена неправильная проверка NaN в scipy.stats.weightedtau

• #12958: ENH: stats: Реализовать _logpdf, _sf и _isf для накагами.

• #12962: Исправление того, что p должно быть в [0,1] для различных дискретных…

• #12964: BUG: добавлен line.strip() в split_data_line()

• #12968: ENH: stats: Использовать только аналитическую формулу или скалярный поиск корня...

• #12971: MAINT: Объявить поддержку Python 3.9

• #12972: MAINT: Удалить избыточный код для Python < 3.6

• #12980: DOC: Обновление документации по optimize.rosen

• #12983: ENH: улучшения в stats.linregress

• #12990: DOC: Уточнить, что использование sos в качестве типа вывода для iirdesign может…

• #12992: DOC: капитализация и форматирование в lsmr

• #12995: DOC: stats: несколько исправлений документации.

• #12996: BUG: Улучшить сообщения об ошибках для аргумента `range` в binned_statistic_dd

• #12998: MAINT: approx_derivative с FP32 закрывает #12991

• #13004: TST: isinstance(OptimizeResult.message, str) закрывает #13001

• #13006: Сохраняйте правильный dtype при загрузке пустых массивов mat.

• #13009: MAINT: ограничение шага SLSQP в пределах границ

• #13012: DOC: исправить метки примера bilinear_zpk

• #13013: ENH: Добавить методы `subset` и `subsets` в `DisjointSet`…

• #13029: MAINT: обратный вызов basinhopping для начальной минимизации

• #13032: DOC: исправить ошибки в документации в stats.wilcoxon

• #13036: BUG: перенос шимов lint_diff

• #13041: MAINT: dogbox обеспечение нахождения x в пределах границ, закрывает #11403

• #13042: MAINT: перенос примечаний к выпуску 1.5.4

• #13046: DOC: Обновление документации optimize.least_squares для всех допусков...

• #13052: Исправление опечатки в документации кластеризации

• #13054: BUG: исправить `scipy.optimize.show_options` для неизвестных методов….

• #13056buttap() (в модуле scipy.signal)

• #13057: Незначительные исправления в документации функции csr_tocsc

• #13058: DOC: stats: Замена np.float на np.float64 в учебном файле.

• #13059: DOC: stats: Обновление раздела "Returns" в документации linregress.

• #13060: MAINT: clip_x_for_func должен быть приватным

• #13061: DOC: signal.win -> signal.windows.win в примерах

• #13063: MAINT: Добавлена проверка установки suite-sparse и sksparse

• #13070: MAINT: stats: Удалить пару устаревших комментариев.

• #13073: BUG: Исправить scalar_search_wolfe2 для решения #12157

• #13078: CI, MAINT: перенос Lint в Azure

• #13081: BLD: прекращена поддержка Python 3.6 (NEP 29)

• #13082: MAINT: обновление минимальной версии NumPy до 1.16.5 в нескольких…

• #13083: DOC: обновить toolchain.rst

• #13086: DOC: Обновить раздел Parameters в документации correlation

• #13087: ENH:signal: Ускорение Cython-реализации _sosfilt

• #13089: BLD, BUG: добавить флаг компилятора c99 в библиотеку HiGHS basiclu

• #13091: BUG: Исправление обработки GIL в _sosfilt

• #13094: DOC: уточнено "location" в документации cKDTree.query

• #13095: Обновление масштабирования Zoom

• #13097: BUG: исправление CubicSpline(…, bc_type="periodic") #11758

• #13100: BUG: sparse: исправить формат вывода kron

• #13107: ENH: более быстрый linear_sum_assignment для небольших матриц затрат

• #13110: CI, MAINT: проверки refguide/asv в azure

• #13112: CI: исправить MacOS CI

• #13113: CI: Установить пакет списка слов для refguide-check

• #13115: BUG: добавить проверку диапазона значений для signal.iirdesign()

• #13116: CI: Не сообщать об ошибках имён после исключения в refguide-check

• #13117: CI: переместить тест sdist/предварительного выпуска в Azure

• #13119: Улучшить сообщение об ошибке в функции friedmanchisquare

• #13121: Исправлен factorial() для NaN в Python 3.10

• #13123: BLD: Указать расширение файла для тестов версии стандарта языка

• #13128: TST: пропуск теста Fortran I/O для ODR

• #13130: TST: пропуск тестов с float для factorial() на Python 3.10

• #13136: CI: Добавлен запуск python dbg в GH Actions

• #13138: CI: Перенести покрытие, 64-битный BLAS, сборку GCC 4.8 в azure

• #13139: Исправление крайнего случая для mode=’nearest’ в функциях ndimage.interpolation

• #13141: BUG: signal: Исправить тип данных числителя, возвращаемого ss2tf.

• #13144: MAINT: stats: ограничить gausshyper z > -1

• #13146: опечатка в csr.py

• #13148: BUG: stats: исправлена опечатка в stable rvs per gh-12870

• #13149: DOC: spatial/stats: перекрестные ссылки на функции случайных матриц вращения

• #13151: MAINT: stats: Исправить тест и пару проблем с PEP-8.

• #13152: MAINT: stats: Использование np.take_along_axis в приватной функции…

• #13154: ENH: stats: Реализация определённой обработки постоянных входных данных в…

• #13156: DOC: поддерживать одинаковый диапазон отображения для примера ndimage.zoom

• #13159: CI: Azure: Не запускать тесты на коммитах слияния, кроме покрытия

• #13160: DOC: stats: уточнить location-shifted/noncentral

• #13161: BUG: DifferentialEvolutionSolver.__del__ может завершиться ошибкой при сборке мусора…

• #13163: BUG: stats: исправление ошибки в распространении nan в spearmanr

• #13167: MAINT: stats: исправить тест.

• #13169: BUG: stats: Исправить обработку невыровненных масок в mstats.pearsonr.

• #13178: CI: testing.yml -> macos.yml

• #13181: CI: исправление линтера

• #13190: BUG: optimize: исправлена ошибка дублирующегося ключа для `test_show_options`

• #13192: BUG:linalg: Добавить опцию overwrite в обертку gejsv

• #13194: BUG: slsqp должен уметь использовать rel_step

• #13199: [пропустить travis] DOC: заметки о выпуске 1.6.0

• #13203: исправить опечатки

• #13209: TST:linalg: установить seed для теста cossin

• #13212: [DOC] Согласованность обратных кавычек и директив.

• #13217: РЕЛИЗ: добавление необходимых версий setuptools и numpy в pyproject.toml…

• #13226: BUG: исправления обработки файловых дескрипторов в pavement.py

• #13249: Правильно обрабатывать cval для функций ndimage со сложными значениями…

• #13253: BUG,MAINT: Обеспечение закрытия всех объектов Pool

• #13255: BUG:linalg: Исправлены обёртки heevx и добавлены новые тесты

• #13260: CI: исправление тестирования macOS

• #13269: CI: github actions: В тестах linux dbg обновить apt перед...

• #13279: MAINT: обратные порты для 1.6.0 rc2