Примечания к выпуску SciPy 1.7.0

SciPy 1.7.0 — это результат 6 месяцев напряжённой работы. Он содержит множество 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 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 1.7.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

• Новый подмодуль для квази-Монте-Карло, scipy.stats.qmc, был добавлен

• Дизайн документации был обновлён для использования той же темы PyData-Sphinx, что и в NumPy и других библиотеках экосистемы.

• Теперь мы включаем и используем библиотеку Boost C++ для реализации многочисленных улучшений давних слабых мест в scipy.stats

• scipy.stats имеет шесть новых распределений, восемь новых (или переработанных) тестов гипотез, новую функцию для бутстрэппинга, класс, который позволяет быстрое сэмплирование случайных величин и вычисление функции процентилей, а также множество других улучшений.

• cdist и pdist Расчеты расстояний выполняются быстрее для нескольких метрик, особенно в взвешенных случаях, благодаря переписыванию на новый бэкенд-фреймворк C++

• Новый класс для интерполяции радиальными базисными функциями, RBFInterpolator, был добавлен для решения проблем с Rbf класс.

Мы с благодарностью признаём программу Chan-Zuckerberg Initiative Essential Open Source Software for Science за поддержку многих улучшений в scipy.stats.

Новые возможности

scipy.cluster улучшения

Необязательный аргумент, seed, была добавлена в kmeans и kmeans2 для установки генератора случайных чисел и случайного состояния.

scipy.interpolate улучшения

Улучшенная проверка входных данных и сообщения об ошибках для fitpack.bispev и fitpack.parder для сценариев, которые ранее вызывали значительную путаницу у пользователей.

Класс RBFInterpolator был добавлен для замены Rbf класс. Новый класс имеет использование, которое более близко следует другим классам интерполяторов, исправляет ошибки знаков, вызывающие неожиданное сглаживание, включает полиномиальные члены в интерполянт (которые необходимы для некоторых вариантов RBF), и поддерживает интерполяцию только с использованием k ближайших соседей для эффективности памяти.

scipy.linalg улучшения

Добавлена обёртка LAPACK для доступа к tgexc подпрограмма.

scipy.ndimage улучшения

scipy.ndimage.affine_transform теперь может выводить output_shape из out массив.

scipy.optimize улучшения

Необязательный параметр bounds был добавлен в _minimize_neldermead для поддержки ограничений для решателя Нелдера-Мида.

trustregion методы trust-krylov, dogleg и trust-ncg теперь может оценивать hess конечными разностями с использованием одного из ["2-point", "3-point", "cs"].

halton был добавлен как sampling_method в scipy.optimize.shgo. sobol был исправлен и теперь использует scipy.stats.qmc.Sobol.

halton и sobol были добавлены как init методы в scipy.optimize.differential_evolution.

differential_evolution теперь принимает x0 параметр для предоставления начального приближения для минимизации.

least_squares имеет скромное улучшение производительности, когда SciPy собран с включенным транспайлером Pythran.

Когда linprog используется с method 'highs', 'highs-ipm', или 'highs-ds', объект результата теперь сообщает маргиналы (также известные как теневые цены, двойственные значения) и невязки, связанные с каждым ограничением.

scipy.signal улучшения

get_window поддерживает general_cosine и general_hamming оконные функции.

scipy.signal.medfilt2d теперь освобождает GIL там, где это уместно, чтобы обеспечить прирост производительности за счёт многопоточных вычислений.

scipy.sparse улучшения

Добавление dia_matrix разреженные матрицы теперь работают быстрее.

scipy.spatial улучшения

distance.cdist и distance.pdist производительность значительно улучшилась для определенных взвешенных метрик. А именно: minkowski, euclidean, chebyshev, canberra, и cityblock.

Небольшие улучшения производительности для многих невзвешенных cdist и pdist метрики, отмеченные выше.

Параметр seed был добавлен в scipy.spatial.vq.kmeans и scipy.spatial.vq.kmeans2.

Параметры axis и keepdims где добавлено в scipy.spatial.distance.jensenshannon.

The rotation методы from_rotvec и as_rotvec теперь принимает degrees аргумент для указания использования градусов вместо радиан.

scipy.special улучшения

Обобщённая функция Бесселя Райта для положительных аргументов была добавлена как scipy.special.wright_bessel.

Реализация обратной функции Log CDF нормального распределения теперь доступна через scipy.special.ndtri_exp.

scipy.stats улучшения

Проверка гипотез

Тест Манна-Уитни-Уилкоксона, mannwhitneyu, был переписан. Теперь он поддерживает n-мерный ввод, точный метод тестирования при отсутствии связей, и улучшенную документацию. Пожалуйста, см. «Другие изменения» для корректировок поведения по умолчанию.

Новая функция scipy.stats.binomtest заменяет scipy.stats.binom_test. Новая функция возвращает объект, который вычисляет доверительные интервалы для параметра пропорции. Также производительность была улучшена с O(n) до O(log(n)) за счёт использования бинарного поиска.

Двухвыборочная версия теста Крамера-фон Мизеса реализована в scipy.stats.cramervonmises_2samp.

Тест Александера-Говерна реализован в новой функции scipy.stats.alexandergovern.

Новые функции scipy.stats.barnard_exact и scipy.stats.boschloo_exact соответственно выполняют точный тест Барнарда и точный тест Босхлоо для таблиц сопряжённости 2x2.

Новая функция scipy.stats.page_trend_test выполняет тест Пейджа для упорядоченных альтернатив.

Новая функция scipy.stats.somersd выполняет тест Сомерса D для порядковой ассоциации между двумя переменными.

Опция, permutations, был добавлен в scipy.stats.ttest_ind для выполнения перестановочных t-тестов. A trim также добавлена опция для выполнения усечённого t-теста (Юэна).

The alternative параметр был добавлен к skewtest, kurtosistest, ranksums, mood, ansari, linregress, и spearmanr функции для проведения одностороннего тестирования гипотез.

Выборочные статистики

Новая функция scipy.stats.differential_entropy оценивает дифференциальную энтропию непрерывного распределения по выборке.

The boxcox и boxcox_normmax теперь позволяют пользователю управлять оптимизатором, используемым для минимизации функции отрицательного логарифма правдоподобия.

Новая функция scipy.stats.contingency.relative_risk вычисляет относительный риск или отношение рисков для таблицы сопряженности 2x2. Возвращаемый объект имеет метод для вычисления доверительного интервала относительного риска.

Улучшения производительности в skew и kurtosis функций достигнуто путем удаления повторяющихся/избыточных вычислений.

Значительные улучшения производительности в scipy.stats.mstats.hdquantiles_sd.

Новая функция scipy.stats.contingency.association вычисляет несколько мер связи для таблицы сопряжённости: коэффициент контингенции Пирсона, V Крамера и T Чупрова.

Параметр nan_policy был добавлен в scipy.stats.zmap предоставить опции для обработки возникновения nan во входных данных.

Параметр ddof был добавлен в scipy.stats.variation и scipy.stats.mstats.variation.

Параметр weights был добавлен в scipy.stats.gmean.

Статистические распределения

Теперь мы включаем и используем библиотеку Boost C++ для решения ряда ранее заявленных проблем в stats. В частности, beta, binom, nbinom теперь имеют бэкенды Boost, и легко использовать бэкенд для дополнительных функций.

Распределение скошенного Коши реализовано как scipy.stats.skewcauchy.

Распределение Ципфа было реализовано как scipy.stats.zipfian.

Новые распределения nchypergeom_fisher и nchypergeom_wallenius реализуют распределения Фишера и Валлениуса нецентрального гипергеометрического распределения соответственно.

Обобщённое гиперболическое распределение было добавлено в scipy.stats.genhyperbolic.

Распределение стьюдентизированного размаха было добавлено в scipy.stats.studentized_range.

scipy.stats.argus теперь имеет улучшенную обработку малых значений параметров.

Улучшенная обработка/подготовка аргументов привела к повышению производительности для многих распределений.

The cosine распределение получило ufuncs для ppf, cdf, sf, и isf методы, включая улучшения численной точности на краях носителя распределения.

Добавлена опция подгонки распределения к данным методом моментов в fit метод одномерных непрерывных распределений.

Другие

scipy.stats.bootstrap был добавлен для оценки доверительного интервала и стандартной ошибки статистики.

Новая функция scipy.stats.contingency.crosstab вычисляет таблицу сопряженности (т.е. таблицу подсчётов уникальных записей) для заданных данных.

scipy.stats.NumericalInverseHermite позволяет быстро генерировать случайные величины и вычислять функции процентильных точек произвольного одномерного статистического распределения.

Новый scipy.stats.qmc модуль

Этот новый модуль предоставляет генераторы квази-Монте-Карло (QMC) и связанные вспомогательные функции.

Он предоставляет универсальный класс scipy.stats.qmc.QMCEngine который определяет движок/сэмплер QMC. Движок отслеживает состояние: его можно продолжить, продвинуть и сбросить. Доступны 3 базовых сэмплера:

• scipy.stats.qmc.Sobol известная последовательность Соболя с низким расхождением. Добавлено несколько предупреждений, чтобы направить пользователя к правильному использованию этого сэмплера. Последовательность по умолчанию скремблирована.

• scipy.stats.qmc.Halton: Последовательность Холтона с низкой дискрепентностью. Последовательность по умолчанию скремблирована.

• scipy.stats.qmc.LatinHypercube: простой план LHS.

И доступны 2 специальных сэмплера:

• scipy.stats.qmc.MultinomialQMC: выборка из мультиномиального распределения с использованием любого из базовых scipy.stats.qmc.QMCEngine.

• scipy.stats.qmc.MultivariateNormalQMC: выборка из многомерного нормального распределения с использованием любого из базовых scipy.stats.qmc.QMCEngine.

Модуль также предоставляет следующие вспомогательные функции:

• scipy.stats.qmc.discrepancy: оценить качество набора точек с точки зрения покрытия пространства.

• scipy.stats.qmc.update_discrepancy: может использоваться в цикле оптимизации для построения хорошего набора точек.

• scipy.stats.qmc.scale: легко масштабировать набор точек из (в) единичного интервала в (из) заданный диапазон.

Устаревшие функции

scipy.linalg устаревшие возможности

• scipy.linalg.pinv2 устарел, и его функциональность полностью включена в scipy.linalg.pinv

• Оба rcond, cond ключевые слова scipy.linalg.pinv и scipy.linalg.pinvh не работали и теперь устарели. Они теперь заменены на работающие atol и rtol ключевые слова с понятным использованием.

scipy.spatial устаревшие возможности

• scipy.spatial.distance метрики ожидают одномерные входные векторы, но будут вызывать np.squeeze на своих входах для принятия любых дополнительных измерений длины 1. Это поведение теперь устарело.

Обратно несовместимые изменения

Прочие изменения

Теперь мы принимаем и используем улучшения производительности от транспайлера Python-to-C++ с опережающей компиляцией, Pythran, который можно опционально отключить (через export SCIPY_USE_PYTHRAN=0) но включен по умолчанию во время сборки.

Есть два изменения в поведении по умолчанию scipy.stats.mannwhitenyu:

• В течение многих лет использование значения по умолчанию alternative=None был устаревшим; явный alternative спецификация требовалась. Использование нового значения по умолчанию alternative, "двусторонний", теперь разрешён.

• Ранее все p-значения основывались на асимптотическом приближении. Теперь, для малых выборок без связей, возвращаемые p-значения по умолчанию являются точными.

Добавлена поддержка PEP 621 (метаданные проекта в pyproject.toml)

Теперь мы поддерживаем среду Gitpod для снижения барьера входа в разработку SciPy; подробнее см. quickstart-gitpod.

Авторы

• @endolith

• Jelle Aalbers +

• Adam +

• Тания Аллард +

• Sven Baars +

• Max Balandat +

• baumgarc +

• Christoph Baumgarten

• Peter Bell

• Lilian Besson

• Robinson Besson +

• Max Bolingbroke

• Blair Bonnett +

• Jordão Bragantini

• Harm Buisman +

• Evgeni Burovski

• Маттиас Бюссонье

• Доминик C

• CJ Кэри

• Рамон Касеро +

• Chachay +

• charlotte12l +

• Benjamin Curtice Corbett +

• Falcon Dai +

• Ian Dall +

• Terry Davis

• droussea2001 +

• DWesl +

• dwight200 +

• Thomas J. Fan +

• Joseph Fox-Rabinovitz

• Max Frei +

• Laura Gutierrez Funderburk +

• gbonomib +

• Маттиас Гейер +

• Pradipta Ghosh +

• Ralf Gommers

• Эван Х +

• h-vetinari

• Мэтт Хаберленд

• Ансельм Хан +

• Алекс Хенри

• Пит Хессениус +

• Trever Hines +

• Elisha Hollander +

• Stephan Hoyer

• Том Ху +

• Kei Ishikawa +

• Julien Jerphanion

• Robert Kern

• Shashank KS +

• Петер Малер Ларсен

• Eric Larson

• Cheng H. Lee +

• Gregory R. Lee

• Jean-Benoist Leger +

• lgfunderburk +

• liam-o-marsh +

• Синью Лю +

• Alex Loftus +

• Кристиан Лорентцен +

• Cong Ma

• Marc +

• MarkPundurs +

• Маркус Лёнинг +

• Liam Marsh +

• Николас МакКиббен

• melissawm +

• Джейми Мортон

• Andrew Nelson

• Никола Форро

• Тор Нордам +

• Olivier Gauthé +

• Rohit Pandey +

• Avanindra Kumar Pandeya +

• Tirth Patel

• paugier +

• Alex H. Wagner, PhD +

• Jeff Plourde +

• Ilhan Polat

• pranavrajpal +

• Владислав Рачек

• Bharat Raghunathan

• Рекурсия +

• Tyler Reddy

• Лукас Робертс

• Грегор Робинсон +

• Памиль Рой +

• Atsushi Sakai

• Benjamin Santos

• Мартин К. Шерер +

• Thomas Schmelzer +

• Daniel Scott +

• Sebastian Wallkötter +

• serge-sans-paille +

• Namami Shanker +

• Масаси Шибата +

• Александр де Сикейра +

• Albert Steppi +

• Adam J. Stewart +

• Кай Стрига

• Диана Суховерхова

• Сёрен Фугледе Йоргенсен

• Mike Taves

• Дэн Темкин +

• Nicolas Tessore +

• tsubota20 +

• Роберт Уль

• christos val +

• Бас ван Бек +

• Ashutosh Varma +

• Jose Vazquez +

• Sebastiano Vigna

• Aditya Vijaykumar

• VNMabus

• Arthur Volant +

• Samuel Wallan

• Stefan van der Walt

• Warren Weckesser

• Андреас Ве

• Josh Wilson

• Рори Йорк

• Егор Земляной

• Марк Целлер +

• zoj613 +

• 秋纫 +

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.

Проблемы, закрытые для версии 1.7.0

• #636: Statistics Review: mannwhitneyu (Trac #109)

• #1346: signal.medfilt2d должен переключаться на signal.medfilt для типов…

• #2118: Статистика Манна-Уитни возвращает некорректные результаты (Trac #1593)

• #2158: special.chndtrix (ncx2.ppf) выдает неверные результаты (Trac #1633)

• #3284: странности в build_sphinx

• #3352: функция выживания бета-распределения

• #4067: Mannwhitneyu с массивами, полностью состоящими из nan, всё равно сообщает о значимости

• #4080: энтропия в Scipy

• #4641: mstats.mannwhitneyu и stats.mannwhitneyu возвращают несовместимые…

• #5122: scipy.stats.binom.ppf некорректно работает для p=0

• #5180: Интерполяция Rbf - использовать только K ближайших соседей

• #5258: affine_transform жалуется на output_shape при выходном массиве...

• #5562: Степени свободы распределения Уишарта должны быть $v > p-1$ вместо $v…

• #5933: mstats_basic.py - mannwhitneyu [scipy/scipy/stats/mstats_basic.py]

• #6409: _unequal_var_ttest_denom вызывает ZeroDivisionError в ранних выборках

• #6682: функция выживания отрицательного биномиального распределения неточна

• #6897: scipy.stats.mannwhitneyu для пустых наборов дает p=0.0 и не…

• #7303: stats.describe с nan_policy=omit возвращает матричные minmax…

• #7406: scipy.stats.binom.ppf возвращает nan для q между 0 и 1, если n…

• #7437: ENH: добавить асимметричное распределение Коши в stats

• #7542: DOC: учебники по stats: Вопросы по формулам арксинуса и Стьюдента t

• #7593: Значение аргумента `tol` в `scipy.optimize.minimize`…

• #8565: Ошибка в SmoothSphereBivariateSpline(): "ValueError: Код ошибки..."

• #8665: `scipy.ncx2.sf` должна монотонно убывать

• #8836: scipy.optimize.linprog(method='simplex') должен возвращать двойственные переменные

• #9184: Реализация Манна-Уитни неверна?

• #9450: разрешить инициализацию начальных значений в методах vq.kmeans2

• #9704: RectSphereBivariateSpline не работает для отрицательной долготы

• #9836: scipy.stats.rice дает некорректные результаты, когда s очень мало по сравнению…

• #9904: Запрос/Предложение: Значительно улучшить scipy.interpolate.Rbf

• #9981: stats.kruskal : добавить предупреждение для ввода с 2 или более столбцами

• #10358: DOC: Необходимы учебники по linprog и linear_sum_assignment

• #10908: Подгонка Наками не сходится (scipy.stats)

• #10933: Добавлено масштабированное обратное хи-квадрат распределение

• #11014: Тест Барнарда для более мощной проверки гипотез таблицы сопряжённости 2x2…

• #11050: Запрос функции: Nelder-Mead с ограничениями

• #11086: scipy.stats.skew работает некорректно для чисел с плавающей точкой

• #11113: несовместимый результат от ttest_ind и mannwhitneyu при использовании…

• #11134: Неверный доверительный интервал для биномиального распределения с p=0

• #11325: Добавлен параметр axis для scipy.spatial.distance.jensenshannon

• #11474: scipy.stats.skellam.cdf(0) возвращает 0 для больших mu1 = mu2

• #11523: scipy.stats.zipf не реализует распределение Ципфа

• #11848: Как получить множители Лагранжа / лямбда из 'linprog' optimize...

• #11909: Включить границы для lambda в boxcox

• #12118: В строке документации отсутствуют значения по умолчанию

• #12132: Медленные тесты для обрезки или перемещения в test('full')

• #12230: Dendrogram: включить маркировку листьев с помощью 'labels' при использовании...

• #12282: scipy.stats.chisquare test does not check that observed and expected…

• #12298: BUG: fmin_powell отсутствует squeeze в 1.5.0rc

• #12403: Добавить nan_policy в stats.zmap

• #12518: Нулевая гипотеза теста Колмогорова-Смирнова описана неверно

• #12534: Feature request: scipy.linalg.norm для работы с массивами нулевого размера

• #12622: Пример строки документации scipy.interpolate.interpn

• #12635: scipy.stats.beta.ppf даёт неожиданные результаты

• #12669: Усреднение по медиане комплексных CSD

• #12731: stats.ncx2.cdf не работает при nc >> x >> 1

• #12778: Запутанная документация scipy.stats.weightedtau

• #12794: [Ошибка] Результат stats.beta.isf не согласуется со stats.beta.sf

• #12837: stats.mannwhitneyu может поддерживать массивы

• #12868: Векторная интерполяция в `interp2d`

• #12922: Minimize с методом trust-constr приводит к TypeError, если опция…

• #12929: Использование выражений со звёздочкой для создания данных затрудняет понимание...

• #12965: область определения аргумента scipy.interpolate.RectSphereBivariateSpline(u,…

• #13025: Обобщённое гиперболическое распределение

• #13090: Сломанная ссылка в документации для signal.max_len_seq

• #13101: MAINT: Обновить версию Python в docker-файле

• #13158: `signal.get_window()` имеет отсутствующую ссылку в документации и не может получить…

• #13173: Неинформативное сообщение об ошибке от функции bisplev

• #13234: BUG: stats: Неверная форма burr.moment() и fisk.moment() когда...

• #13242: Отбрасывает ли kmeans кластеры?

• #13243: tgsen использует выходной аргумент для вычисления аргумента по умолчанию

• #13245: Куртоз возвращает 1 для массива одинаковых элементов

• #13257: Сбои тестов GitHub Actions для MacOS

• #13272: scipy.stats.yeojohnson_llf ошибка в документации

• #13280: Неверные результаты с гипергеометрической функцией распределения

• #13285: исправление описания в scipy.stats.t

• #13287: Генерация биномиальной CDF с mu вместо prob

• #13294: BUG: stats: неправильные границы, возвращаемые методом 'support' для распределений…

• #13299: Типизация для scipy.spatial

• #13300: Добавление одного индивида в начальную популяцию латинского гиперкуба...

• #13311: MAINT: pavement.py PYVER устарел

• #13339: savemat отбрасывает информацию о размерности, если любая размерность равна нулю

• #13341: добавить scipy.stats.variation с параметром ddof

• #13353: Документация: в scipy.stats.johnsonsu, параметр `a` может…

• #13405: TST: добавить несколько тестов для разреженного конструктора BSR

• #13410: BUG: skew для пустого массива вызывает

• #13417: Ускорение в 10 000 раз для генерации случайных чисел из косинуса…

• #13440: python runtest.py -t path-to-test.py не удался

• #13454: Косинусное расстояние в Scipy может быть больше 2

• #13459: Неисправная ссылка в документации cramervonmises

• #13494: Однобуквенная опечатка в документации optimize.linprog_simplex

• #13501: минимизация с использованием методов Пауэлла с ограничениями приводит к "TypeError:…"

• #13509: signal.medfilt2d vs ndimage.median_filter

• #13511: DOC: ошибка в описании параметра "direc" функции "fmin_powell"

• #13526: TST: stats: периодическая ошибка `test_ttest_ind_randperm_alternative2…

• #13536: `_within_tolerance` кажется излишним повторением `numpy.isclose`

• #13540: отсутствуют python 3.8 manylinux wheels на scipy-wheels-nightly

• #13559: ошибка формы в linprog с пересмотренным симплексом

• #13587: binned_statistic ненадежен с одинарной точностью

• #13589: Улучшенная подготовка аргументов для распределений в пакете stats.

• #13602: Энтропия распределения crystallball иногда равна минус бесконечности

• #13606: MAINT: mypy: некоторые ошибки типизации при запуске mypy + добавление mypy…

• #13608: Почему stats.binned_statistic_2d преобразует аргумент values…

• #13609: BUG: SciPy pip install -e получает нерабочую спецификацию версии

• #13610: Решатель Highs не предоставил решение и не сообщил о сбое

• #13614: ОШИБКА: invgauss.cdf должен возвращать корректное значение, когда `mu`…

• #13628: опечатка в одну букву в определении функции scipy.special.spence…

• #13634: mmwrite не работает с плотной кососимметричной матрицей

• #13646: Sparse matrix argmax() integer overflow на Windows 10

• #13647: `scipy.stats.qmc.LatinHypercube` не может взять одну выборку…

• #13651: Ошибка в документации scipy.linalg.eigvalsh

• #13664: BUG: обратная функция выживания гамма-распределения переполняется…

• #13693: BUG: sokalmichener, по-видимому, некорректно применяет веса

• #13697: BUG: stats: Ложное предупреждение, генерируемое arcsine.pdf в…

• #13704: Сделать возможным передачу порогового значения ранга относительно…

• #13707: Расширение расчёта дивергенции Кульбака-Лейблера больше не работает

• #13740: Scipy.optimize x0 выходит за границы, когда он находится в пределах границ.

• #13744: scipy.interpolate.interp1d имеет неконсистентное поведение для неуникальных…

• #13754: optimize.minimize методы ‘trust’ и конечная разность гессиана…

• #13762: MAINT, TST: сбои тестов stats на aarch64, появляющиеся в колесах…

• #13769: probplot рисует линию подгонки даже при fit=False

• #13791: BUG: stats: wrapcauchy.cdf не транслирует параметр формы…

• #13793: CI: Сбой сборки документации в CircleCI

• #13840: сборки manylinux1 не работают из-за использования C99 в `special/_cosine.c`

• #13850: CI: Homebrew не работает из-за bintray

• #13875: BUG: chi2_contingency с поправкой Йетса

• #13878: BUG: проблема обработки аргументов в `signal.get_window`

• #13880: Удалить все использования numpy.compat

• #13896: Тест Бошло для более мощного тестирования гипотез таблиц сопряжённости 2x2…

• #13923: Обратная функция логарифма CDF нормального распределения

• #13933: `signal.get_window` не поддерживает `general_cosine` и…

• #13950: DOC: scipy.spatial.KDTree.query

• #13969: N=4 не должно превышать M=3

• #13970: Можно сослаться на оригинальную статью Пирсона о критерии хи-квадрат.

• #13984: Faster addition of sparse diagonal matrices

• #13988: Произошла ошибка при использовании scipy.io.wavfile версии scipy 1.6…

• #13997: BUG: sparse: Неверный результат от `dia_matrix.diagonal()`

• #14005: MAINT: optimize: сообщение об ошибке ввода `curve_fit` можно улучшить.

• #14038: MAINT: добавление аннотаций типов для _sobol.pyx

• #14048: DOC: отсутствует информация о git submodule

• #14055: linalg.solve: Неясная ошибка при использовании assume_a=’her’ с действительными…

• #14093: DOC: Несогласованность в определении значений по умолчанию в…

• #14158: TST, BUG: test_rbfinterp.py – тест test_interpolation_misfit_1d завершается неудачей…

• #14170: TST: тест подмодуля signal test_filtfilt_gust падает на 32-битном amd64…

• #14194: MAINT: отсутствует импорт в download-wheels.py

• #14199: Сгенерированные источники для расширения biasedurn сломаны в 1.7.0rc1

Pull requests для версии 1.7.0

• #4824: Перестановочный T-тест (новый PR)

• #4933: ENH: Обновление теста Манна-Уитни-Уилкоксона

• #7702: ENH: stats: Добавление асимметричного распределения Коши

• #8306: Опциональная поддержка Pythran для scipy.signal.max_len_seq_inner

• #10170: MAINT: stats: Реализовать cdf и ppf как ufuncs для косинуса…

• #10454: ENH: Расширение find_peaks_cwt для приёма чисел и итерируемых объектов для…

• #10844: ENH: добавить модуль stats.qmc с функциональностью квази Монте-Карло

• #11313: ENH: добавление обобщённой функции Бесселя Райта

• #11352: ENH: stats: Добавить функцию crosstab.

• #11477: FIX: bounded parameter в cdfchn.f даёт плохие результаты

• #11695: ENH: stats: добавьте метод моментов в `rv_continuous.fit`

• #11911: ENH: Добавлены границы в boxcox и boxcox_normmax

• #12438: BUG: использовать ellipkm1 в проектировании эллиптических фильтров для предотвращения численных…

• #12531: ENH: stats: добавить тест Пейджа L

• #12603: ENH: stats: Добавление `binomtest` для замены `binom_test`.

• #12653: ENH: stats: добавление теста Сомерса D

• #12676: BUG: обновление усреднения медианы в signal.csd

• #12760: BUG: special: erfinv(x<<1) теряет точность

• #12801: УЛУЧ: Добавить односторонние p-значения в оставшиеся spearmanr и linregress

• #12873: ENH: Stats: добавить тест Александра Говерна

• #13008: ENH: добавить 'alternative' в функции, использующие нормальную CDF для p-значения

• #13040: BUG: Разрешение RectSphereBivariateSpline принимать отрицательную долготу

• #13048: ENH: stats: Добавить функцию, вычисляющую относительный риск.

• #13067: ENH: Добавить параметр weights в stats.gmean

• #13084: ENH: быстрое преобразование Ганкеля

• #13104: MAINT: обновление версии Python (отказ от Python 3.6) для разработки в docker…

• #13153: ENH: добавлены меры ассоциации Коэффициент сопряжённости Пирсона,…

• #13166: ENH: stats: Добавление nan_policy к zmap.

• #13175: MAINT: тесты для высоких матриц затрат в `linear_sum_assignment`

• #13177: BUG: raise NotImplementedError в fourier_ellipsoid при ndim…

• #13184: BUG: stats: Исправление расчёта min и max в mstats.describe с…

• #13188: DOC: stats: сделать нулевую и альтернативную гипотезы kstest более…

• #13193: MAINT: stats: проверка суммы наблюдаемых/ожидаемых частот в chisquare

• #13197: ENH/MAINT: улучшения и исправления ошибок в upstream HiGHS

• #13198: ENH: Разрешить вывод output_shape из выходного массива в affine_transform

• #13204: ENH: stats: добавлено распределение Ципфана (отличается от Ципфа/дзета)

• #13208: REL: установить версию 1.7.0.dev0

• #13216: TST: stats: разделить и пометить медленные тесты

• #13224: Обновить документацию для взвешенного τ

• #13230: ENH: linalg: Добавить обёртку LAPACK для tgexc.

• #13232: MAINT: stats: вызов ошибки, когда входные данные для критерия Краскела-Уоллиса имеют >1 измерение

• #13233: DOC: stats: исправление MGF арксинуса и энтропии t в учебнике

• #13236: MAINT: реорганизация общих тестов линейного назначения

• #13237: BENCH: Рефакторинг stats.Distribution для лёгкого добавления новых распределений

• #13238: BUG: stats: исправление неправильной формы вывода распределений Бёрра и Фиска

• #13240: MAINT: добавлены тесты тривиальных матриц затрат для линейного назначения

• #13252: DOC: optimize: добавлено руководство по `optimize.linear_sum_assignment`.

• #13254: BUG: Исправление проблем с точностью для постоянного ввода в skew и kurtosis

• #13262: BUG: исправления для scipy.medfilt и .medfilt2d

• #13263: ENH: добавить критерий Крамера-фон Мизеса для двух выборок

• #13264: исправить небольшую опечатку в документации `stats.anderson`

• #13268: ENH: stats: Добавить реализацию _entropy для t-распределения.

• #13273: DOC: stats: исправление опечатки в документации функции LL Йео-Джонсона

• #13275: MAINT: stats: Исправить комментарий в методе _fitstart гамма-распределения.

• #13283: BUG: stats: исправление метода cdf класса rv_discrete

• #13286: DOC: stats: уточнить пример rv_continuous/discrete.stats

• #13288: DOC: stats: ограничения параметров формы дискретных распределений

• #13289: MAINT: исправление предупреждения сборки в sigtoolsmodule.c

• #13290: DOC: Расширить обсуждение API nan_policy.

• #13291: MAINT: signal, stats: Использовать keepdims там, где уместно.

• #13292: DOC: stats: примечание о другой распространенной параметризации nbinom

• #13293: DOC: Изменить сломанную ссылку для значений по умолчанию на архивную ссылку

• #13295: BUG: stats: исправлен метод support для возврата корректных границ

• #13296: DOC: stats: Исправление разметки LaTeX в docstring kstwo.

• #13297: TST: пометить тест переполнения kde.logpdf как xslow

• #13298: Обобщённое гиперболическое распределение

• #13301: DOC: cluster: Добавить примечание о номере кластера в документацию cluster.vq.kmeans

• #13302: BUG: исправление обработки аргументов в ndimage.morphology.distance_transform_*

• #13303: CI: предотвратить ложные сбои CI от Codecov и неправильные аннотации PR

• #13313: ENH: статическая типизация для qhull

• #13316: Pythran реализация scipy.signal._spectral

• #13317: DOC: перенос вперед примечаний к выпуску 1.6.0

• #13319: ENH: stats: добавлена быстрая численная инверсия CDF распределения

• #13320: ENH: x0 для differential_evolution

• #13324: DOC correct linprog highs versionadded to 1.6

• #13326: MAINT: обновить numpydoc до v1.1.0

• #13327: DOC: interpolate: улучшенные примеры в документации для `interpolate.interpn()`…

• #13328: ENH: Boost stats distributions

• #13330: ENH: stats: добавление нецентральных гипергеометрических распределений (Фишера…)

• #13331: MAINT/ENH: устранить предупреждения/ошибки mypy

• #13332: DOC: interpolate: улучшена строка документации `interpolate.interp2d`…

• #13333: ENH: stats: Дополнительные реализации _sf и _isf.

• #13334: MAINT: stats: Очистить несколько устаревших комментариев в _continuous_distns.py

• #13336: Pythran-версия scipy.optimize._group_columns

• #13337: DOC|ENH: аннотации типов в scipy.integrate.simpson

• #13346: ENH: stats: добавлен параметр 'ddof' в функцию 'variation'

• #13355: ENH: stats: реализовать _logpdf, _sf и _isf для loggamma.

• #13360: ENH|DOC: исправление строки документации и проверки входных данных в interpolate.RectSphereBivariateSpline

• #13366: BUG: stats: Не вызывать ZeroDivisionError в _unequal_var_ttest_denom

• #13370: ENH: исправить распределение ARGUS для малых параметров в stats

• #13371: ENH: stats: добавить `bootstrap` для оценки доверительного интервала…

• #13373: BUG: io/matlab: сохранять размерности пустых массивов размерности >=2

• #13374: ENH: stats: добавить асимметричное распределение Коши

• #13379: BUG: sparse: исправление уровня детализации в sparse lsqr

• #13383: ТЕСТ: stats: пометить многие перестановочные t-тесты по размерности как медленные

• #13384: MAINT: Сделать массив ключевых слов статическим

• #13388: PERF: Избежать дублирования вычислений среднего в skew и kurtosis

• #13389: DOC: Исправить устаревший синтаксис директивы

• #13390: DOC: Исправлена длина строки для подчеркивания раздела параметров

• #13393: MAINT: stats: разрешить размерность вишарта - 1 < df < размерность

• #13395: DOC: исправление опечатки в предупреждающем сообщении setup.py

• #13396: BUG: Исправление ММП для Накагами `nakagami_gen.fit`

• #13397: MAINT:linalg: Исправить обёртку семейства tgsen и ordqz

• #13406: TST: добавлены тесты обработки ошибок для конструктора разреженной BSR

• #13413: DOC: руководство по сверхбыстрому старту

• #13418: BUG: Исправление moment, возвращающего несовместимые типы и формы

• #13423: DOC: Обновить пример для leaf_label_func/dendrogram

• #13431: ENH: stats: переопределить _rvs для nhypergeom

• #13432: Добавить индикатор в документации NDInterpolator, что N должно быть > 1

• #13434: DOC: stats: примечание о связи между scaled-inv-chi2 и invgamma

• #13436: ENH: interpolate: добавить проверку входных данных, чтобы убедиться, что входные x-y…

• #13441: ENH: добавить функциональность теста `barnard_exact` в scipy.stats.

• #13443: MAINT: stats: Обновления для skewcauchy

• #13444: DOC: уточнение диапазона параметра `a` для johnsonsu/johnsonsb

• #13445: DOC: исправить руководящие принципы runtests.

• #13446: MAINT: stats: Добавить метод _fitstart в wrapcauchy.

• #13447: DEV: Обновить образ Docker для разработки

• #13448: ENH: Добавлены аннотации для `scipy.spatial.distance`

• #13451: DOC: незначительное форматирование.

• #13458: DOC: отступ см. также.

• #13460: DOC: stats: Исправлена ссылка на статью в Википедии о критерии Крамера-фон Мизеса.

• #13461: DOC: реорганизация обзорной страницы документации scipy.stats

• #13463: DOC: исправления форматирования

• #13466: DOC: Опечатка в see also s/SmoothUni/SmoothBi/g

• #13467: DOC: optimize: добавление описания аргумента `tol` для `minimize`.

• #13469: MAINT: Рефакторинг методов оптимизации для использования scipy.stats.qmc

• #13477: CI: зафиксировать numpy на версии 1.19.5 для трёх заданий CI на macOS

• #13478: DOC: исправлены опечатки, где отсутствовали двойные :: для директив Sphinx

• #13481: CI: зафиксировать numpy на версии 1.19.5 в 4 параллельных сборках Windows на Azure

• #13482: CI: снова использовать numpy 1.20.0 в CI для macOS

• #13483: DOC: Множественные исправления синтаксиса документации.

• #13484: Переместить часть конфигурации pythran из CI в setup

• #13487: DOC: добавить руководство по scipy.stats.qmc

• #13492: ENH: Действия GH не должны выполняться на форках

• #13493: DEV: Включение gitpod для SciPy

• #13495: DOC Опечатка в документации optimize.linprog_simplex

• #13499: DOC: описать реализацию LSAP

• #13502: BUG: Границы, созданные с помощью списков, не работали для Powell

• #13507: MAINT, TST: stats: централизация списка недопустимых параметров для всех…

• #13510: DOC: stats: fix small doc errors in ‘multivariate_hypergeom’

• #13513: DOC: Добавлены математические обозначения в примерах в ltisys.py

• #13514: ENH: упростить функцию low_0_bit для Соболя

• #13515: ENH: optimize: добавлена поддержка ограничений для решателя nelder-mead

• #13516: DOC: уменьшить использование LaTeX для документации johnsonb

• #13519: BLD: удалить поддержку build_sphinx из setup.py

• #13527: TST: stats: xfail ttest_ind_randperm_alternative2 на 32-битных системах

• #13530: DOC: исправляет сравнения между функциями медианного фильтра

• #13532: ENH: освободить GIL внутри medfilt2d

• #13538: DOC: optimize: исправление мелкой ошибки в документации 'fmin_powell' (#13511)

• #13546: DOC: исправить список опций "mode" для ndimage

• #13549: ENH: stats: добавлен ключевое слово ‘alternative’ в некоторые тесты на нормальность.

• #13551: MAINT: добавление git в окружение docker

• #13552: MAINT: stats: удалить обёртку float_power

• #13553: DOC: использовать support вместо a/b в руководстве по stats

• #13560: MAINT: optimize: улучшить сообщение об ошибке linprog для разреженного ввода…

• #13562: MAINT: optimize: использование np.isclose вместо _within_tolerance.

• #13566: ENH: Ускорение hdquantiles_sd()

• #13569: BENCH: optimize: тестировать только методы HiGHS; добавить больший linprog…

• #13574: DOC: В описании параметра 'level' функции cluster.hierarchy.dendrogram,…

• #13576: ENH: улучшение производительности несоответствия

• #13579: TST: Добавить pybind11 в окружения tox

• #13583: BUG: Исправить установки apt-get в Dockerfile

• #13588: MAINT: перенос примечаний к выпуску 1.6.1.

• #13593: BUG: stats: сохранение типа данных выборки для границ бинов

• #13595: ENH: interpolate: добавлен RBFInterpolator

• #13596: DOC: Исправление отступов в new_stats_distribution.rst.inc

• #13601: Добавить dpss для функции get_window

• #13604: DOC: исправить диапазон параметра посещения для dual annealing.

• #13605: Добавить значок Codecov в README

• #13607: MAINT: stats: исправить энтропию crystalball

• #13611: Улучшенная подготовка аргументов для распределений в пакете stats.

• #13612: Добавить команду docker run для Windows cmd

• #13613: MAINT, CI: mypy: исправить ошибки типизации + добавить mypy в CI

• #13616: FIX: Возврат правильного вывода для invgauss.cdf, когда mu очень мал

• #13617: MAINT: принимать числа и итерируемые объекты для width в find_peaks_cwt

• #13620: CI: отключение задания CI mypy (частичный откат gh-13613)

• #13621: DOC: signal: использование array_like для типов входных данных

• #13622: MAINT: очистка некоторых неиспользуемых файлов, обеспечение прохождения `mypy scipy`

• #13623: CI: снова включить задание CI Mypy

• #13624: TST: протестировать больше значений для параметра `visiting_param` в `dual_annealing`

• #13625: Переименовать integrate.simps в integrate.simpsons в документации…

• #13631: ENH: добавить функцию `stats.differential_entropy`

• #13633: BUG: stats.binned_statistic_2d пользовательская функция ожидает массивы

• #13641: ENH: Добавлен параметр degrees в rotvec

• #13645: MAINT: mypy: не устанавливать numpy-stubs

• #13649: BUG: разреженные матрицы: переполнение целого числа в csc_matrix.argmax()

• #13650: ENH: stats: добавить параметр ‘alternative’ в ansari

• #13652: DOC: исправление документации eigvalsh (#13651)

• #13654: BUG: Исправить LatinHypercubes

• #13656: DOC: Исправление ссылок на PCHIP

• #13657: TST: удалить предупреждение IPython в сеансе отладки

• #13658: Удалить ложные кавычки в строке документации

• #13661: ENH: stats: улучшение эффективности / исправление ошибки в точной перестановке…

• #13667: MAINT: Сделать последний образ Docker по умолчанию

• #13668: MAINT: добавить .theia/ в .gitignore

• #13669: BLD: изменение значения по умолчанию SCIPY_USE_PYTHRAN на `1`

• #13676: ENH Небольшие улучшения для LSQR с затуханием

• #13678: MAINT: добавить файлы, сгенерированные Pythran, в .gitignore

• #13679: MAINT: перемещение `conda develop .` в конфигурацию Gitpod

• #13680: DOC: Добавить примечание о cKDTree в сравнении с KDTree

• #13681: DOC: обновления документации по Pythran, скомпилированному коду и очисткам

• #13683: BUG: mmwrite правильно сериализует не кососимметричные массивы

• #13684: FIX: исправлено числовое переполнение в методе gamma.isf

• #13685: BUG: исправить диапазон косинусного расстояния на 0-2

• #13694: MAINT: исправить предупреждение, возникающее при неверной версии NumPy

• #13696: ENH: поддержка обрезки в ttest_ind

• #13698: BUG: stats: Исправление ложных предупреждений, генерируемых arcsine.pdf

• #13701: DEV: scipy.interpolate b-сплайны (периодический случай)

• #13702: DEP: Очистка устаревших функций в spatial.distance

• #13703: MAINT: исправить проблемы, найденные статическим анализом кода

• #13706: ENH: stats: Реализовать sf и isf для распределения Лапласа.

• #13711: MAINT: stats: исправление широковещательной передачи для scipy.stats.entropy

• #13712: BUG: stats: Переопределить _fitstart для распределения invweibull.

• #13713: DOC: обновить toolchain.rst для отражения универсальной среды выполнения C в Windows

• #13714: MAINT: stats: Удаление неиспользуемого списка из test_continuous_basic.py.

• #13715: MAINT: stats: Нет необходимости подавлять предупреждения об устаревании frechet.

• #13716: MAINT: использование super() как описано в PEP 3135

• #13718: MAINT: класс нового стиля, удаление наследования от object

• #13721: MAINT: добавление type-ignore для mpmath (#13721)

• #13723: MAINT: mypy: игнорировать импорты mpmath в mypy.ini

• #13724: DOC: тема pydata sphinx

• #13725: BENCH: добавлен бенчмарк для Kendalltau

• #13727: CI: упростить настройку конфигурации Pythran для Azure

• #13731: MAINT: stats: Некоторая чистка кода, вызванная flake8.

• #13732: ENH: stats: Распределение Стьюдентизированного размаха

• #13735: DOC: исправление строки документации для Voronoi

• #13738: DOC: добавить пример к wright_bessel

• #13739: ENH: stats: Реализация _sf и _isf для распределения хи.

• #13741: MAINT: предотвращение перезаписи x в minimize

• #13747: DOC: Добавить примечание для interp1d для неуникальных x-значений

• #13749: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.6.2

• #13759: MAINT: небольшие улучшения производительности для simpson

• #13765: FIX: отсутствие npymath вызывает неизвестность npy_log1p

• #13768: BENCH: Добавить отсутствующую зависимость pythran

• #13770: ENH: stats.contingency: Добавить опцию sparse в crosstab.

• #13774: DEP: Устаревание сжатия входных векторов в spatial.distance

• #13775: Разрешить методам области доверия использовать конечную разность Гессиана…

• #13777: DOC: Исправление инструкций по установке для Ubuntu/Debian

• #13778: DOC: удалить ссылки на RandomState

• #13782: MAINT: сообщение об ошибке LBFGSB на MAXLS изменено, закрывает #11718

• #13785: BENCH: Добавить бенчмарк для cdist/pdist с весами

• #13786: MAINT: Подготовка cdist/pdist для переработки на C++

• #13787: MAINT: stats: перемещение функций entropy и differential_entropy…

• #13790: DOC: Добавлены некоторые зависимости для Dockerfile документации разработки scipy.

• #13792: BUG: stats: Исправлено вещание в wrapcauchy.cdf

• #13795: MAINT: stats: добавление hypotests в __all__ в init.py, а не в stats.py

• #13797: MAINT: stats: probplot: не строить линию наименьших квадратов, если...

• #13798: MAINT: исправление некорректного комментария в коде `hierarchy.to_tree`

• #13802: DEV: добавление файла environment.yml для разработки с conda/mamba

• #13803: DOC: исправить предупреждение сборки документации о том, что роль arxiv уже зарегистрирована

• #13804: DOC+MAINT: optimize: lb и ub в конструкторе Bounds являются…

• #13807: MAINT: Не использовать параллельный Sphinx

• #13808: MAINT: cluster.to_tree: более идиоматичный цикл по строкам матрицы…

• #13810: MAINT: добавление файла CODEOWNERS

• #13811: MAINT: Добавить ci skip в azp

• #13814: ENH/DOC: полировка темы pydata sphinx

• #13817: DOC: Исправление опечаток и регистра параметров в scipy/linalg/_decomp_ldl.py

• #13818: MAINT: stats: сохранить возможность импорта `entropy` из `scipy.stats.distributions`

• #13820: BUG: обновить ValueError в _kendall_p_exact на f-строку

• #13831: FIX:DEP: Разрешить лучший контроль допуска для pinv и pinvh и…

• #13832: BUG: stats: Исправление rvs для levy_stable при alpha=1

• #13833: MAINT: Добавить встроенные подсказки типов для stats.qmc

• #13836: MAINT: Исправление нескольких предупреждений компилятора.

• #13838: TST: ослабление допусков теста для BinomTest

• #13841: BLD: добавление флага `-std=c99` к расширениям scipy.special, использующим...

• #13845: ENH: stats: добавить параметр `method` в `differential_entropy`…

• #13847: TST: пропуск при неудаче оптимизации на macOS, пометить один как xfail

• #13848: DOC: optimize: переместить документацию Nelder Mead из раздела Безусловная минимизация…

• #13849: ДОК: Обновление дорожной карты

• #13852: CI: исправление временно неправильной версии brew из GitHub

• #13854: ENH: Обновление Scipy Gitpod

• #13859: TST: исправление сверхмедленного теста перестановок ttest

• #13860: MAINT: очистка проверки ошибок LSAP

• #13863: DOC: удаление seed в примерах

• #13865: DOC: optimize: Параметр bounds в differential_evolution…

• #13866: MAINT: special: Удалить неиспользуемую переменную из _poly_approx в…

• #13867: DOC: stats: Объяснение значения альтернатив для fisher_exact.

• #13868: CI: исправить падающую задачу на Linux.

• #13870: MAINT: перемещение обработки прямоугольных матриц LSAP в код решателя

• #13871: DOC: Добавить документацию Gitpod

• #13876: Workflow : Добавление ночного релиза NumPy в рабочие процессы Linux

• #13877: DOC: Соответствовать numpydoc + единообразию.

• #13879: BUG: signal: исправить обработку аргументов get_window и добавить тесты.

• #13881: CI: удален .travis.yml, удален codecov из CircleCI

• #13882: BLD: обеспечение инкремента строк версий разработки

• #13886: TST: optimize: пропустить test_network_flow_limited_capacity с UMFPACK…

• #13888: MAINT: Исправлены проблемы, связанные с условиями elif

• #13891: Переименовать InivariateSpline в UnivariateSpline

• #13893: ENH: linprog HiGHS маргиналы/анализ чувствительности

• #13894: DOC: добавление пустой строки перед разделом `Return`.

• #13897: DOC: BLD: исправление проверки версии сборки документации и улучшение времени сборки

• #13903: MAINT: Исправления Gitpod

• #13907: УЛУЧШЕНИЕ: Переписать метрику Минковского на C++ с pybind11

• #13909: Откатить "Workflow : Add nightly release of NumPy in linux workflows"

• #13910: DOC: обновление Readme

• #13911: MAINT: использовать встроенный dict вместо OrderedDict

• #13920: BUG: Повторная активация окружения conda в init

• #13925: BUG: stats: величина поправки Йетса <= abs(наблюдаемое-ожидаемое)…

• #13926: DOC: исправлен тип возвращаемого значения в строке документации disjoint_set.subsets

• #13927: DOC/MAINT: Добавить уведомление об авторских правах в qmc.primes_from_2_to

• #13928: BUG: DOC: signal: исправлен необходимый аргумент config и добавлена недостающая документация…

• #13929: REL: добавлена поддержка PEP 621 (метаданные проекта в pyproject.toml)

• #13931: MAINT: special: избавление от _logit.c.src

• #13934: ENH: signal: добавление поддержки `general_cosine` в `get_window`…

• #13940: MAINT: QMCEngine d проверка входных данных

• #13941: MAINT: перенос заметок о выпуске 1.6.3

• #13944: БАГ: spatial: исправить обработку весов в `distance.sokalmichener`.

• #13947: MAINT: Удаление дублирующих вычислений в sokalmichener

• #13949: DOC: небольшие исправления грамматики в minimize и KDTree.query

• #13951: ENH: Добавление точного теста Бошлоо в stats

• #13956: ENH: spatial: добавить опциональные аргументы `axis` и `keepdims`...

• #13963: MAINT: stats: Исправление неиспользуемых импортов и некоторых других проблем, связанных…

• #13971: DOC: Добавление ссылки на Карла Пирсона к критерию хи-квадрат

• #13972: ENH: кластеризация: добавлен необязательный аргумент `seed` для `kmeans`…

• #13973: BLD: исправить предупреждения сборки для причинных/антипричинных указателей в ndimage

• #13975: ENH: установить норму пустого массива в ноль.

• #13977: MAINT: signal: заменить шаблонизацию distutils на tempita

• #13978: MAINT: улучшение проверок и аргументов только по ключевым словам для некоторых…

• #13979: ENH: Добавление обратной функции логарифма CDF нормального распределения

• #13983: Исправление документации учебника `ndimage.watershed_ift`

• #13987: DOC: Добавление примеров в строки документации в morphology: white_tophat,…

• #13989: DOC: interpolate: улучшить примеры `RegularGridInterpolator`…

• #13990: MAINT, DOC: optimize: Сделать объяснение валидации входных данных понятным...

• #13992: Workflow : Добавление ночного релиза NumPy в рабочие процессы Linux

• #13995: Doc: Информация о непрерывной интеграции

• #14000: BUG: sparse: исправить ошибку DIA.diagonal и добавить регрессионный тест

• #14004: ENH: быстрое сложение диагональной матрицы

• #14006: MAINT: optimize: добавлена проверка для контроля количества параметров функции…

• #14008: BUG: Вызвать исключение для несовместимого заголовка WAV

• #14009: DEP: Удаление использования numpy.compat

• #14010: MAINT: добавить поддержку прокси загрузки wheel

• #14012: DOC: Расширить ссылку на точный тест

• #14015: MAINT: удалить brew update

• #14017: BENCH: Добавление дополнительных форматов для разреженной арифметики

• #14018: BENCH: добавить бенчмарк для f_oneway

• #14020: MAINT: заменить np.int_ на np.int32 для одинакового поведения в 32/64…

• #14023: MAINT: Исправлена сборка clang и удалены некоторые символы юникода

• #14025: BUG: sparse: исправлена проблема с DIA.setdiag

• #14026: TST: optimize: xfail часть теста test_powell

• #14029: CI: исправление для github macos

• #14030: MAINT: использование ‘yield from ’ (PEP 380)

• #14031: MAINT: класс нового стиля, удаление наследования от object

• #14032: MAINT: CXXFLAGS для Pythran

• #14033: ENH: Перенос sqeuclidean и braycurtis в _distance_pybind

• #14034: MAINT: Очистка 'next = __next__'

• #14045: MAINT: обновление PYVER в pavement.py

• #14047: DEV: инициализировать подмодуль boost в Gitpod Dockerfile

• #14051: BLD: если содержимое подмодуля boost отсутствует, завершить с ошибкой на раннем этапе

• #14052: DOC: отсутствует информация об инициализации подмодуля

• #14057: DOC: special: Добавить примеры в документацию `psi`

• #14058: BUG: исправлена ошибка типа данных в linalg.solve.

• #14060: Doc: Исправить опечатку в документации функции spence.

• #14061: MAINT:stats: Аннотации типов для _sobol.pyx

• #14062: DOC: Несколько мелких исправлений в quickstart_gitpod.rst

• #14063: DOC: signal: добавить примеры в строку документации `cont2discrete`

• #14064: DOC: optimize: Добавить примеры в документацию fmin_bfgs

• #14065: Добавлен пример для scipy stats.trim1 в документации

• #14066: DOC добавление примера в scipy.special.hermite

• #14067: DOC добавить описание параметра alpha в docstring, добавить пример в docstring

• #14070: DOC добавление параметров, возвращаемого значения и примера в строку документации

• #14072: MAINT/TST: Исправить тесты, которые не проходят с ночной сборкой numpy.

• #14075: DOC Улучшить фрагмент кода в строке документации signal.hilbert.

• #14076: DOC: Документация о том, что расстояние Дженсена-Шеннона принимается cdist/pdist

• #14079: BLD: Избегать импорта scipy.stats на этапе cythonize

• #14082: MAINT: Удаление старого, закомментированного extract_diagonal

• #14083: MAINT: sparse: Удалить устаревшую функцию extract_diagonal

• #14085: ENH: Реализовать расстояние Канберра в _distance_pybind

• #14086: MAINT: Очистка пространства имён scipy от записей, лучше импортируемых из…

• #14088: Установить Pythran из исходников для python 3.10

• #14092: BUG: Исправление проблемы с clang.

• #14094: DOC: Исправлено несоответствующее определение Default в классе…

• #14105: TST: stats: mannwhitneyu: проверить, что mstats и stats mannwhitneyu...

• #14106: DOC: stats.mstats: mannwhitneyu: возвращаемая статистика это...

• #14107: ENH: stats: bootstrap: добавление параметра `vectorized`; автоматически...

• #14109: BUG: исправление двух проблем в файлах сигнатур fblas

• #14110: DOC: обновление mailmap

• #14113: ENH: stats: bootstrap: добавить параметр `paired`

• #14116: MAINT: исправление устаревшего использования Python C API в odr

• #14118: DOC: примечания к выпуску 1.7.0

• #14125: DOC: исправить опечатку

• #14126: ENH: stats: bootstrap: добавлен параметр `batch` для управления пакетной обработкой...

• #14127: CI: обновить pip в запуске CI для бенчмарков

• #14130: BUG: Исправление TypeError в отчете trust-constr, если verbose установлен в 2…

• #14133: MAINT: interpolate: вызывать NotImplementedError, а не ValueError

• #14139: FIX/DOC: сбой печати doctests в lsqr

• #14145: MAINT: версионные ограничения 1.7.x («обратный порт»)

• #14146: MAINT: количество коммитов, если нет тега

• #14164: TST, BUG: исправлено значение матрицы rbf

• #14166: CI, MAINT: ограничения на CI для предварительных выпусков

• #14171: TST: signal: Увеличить допуски для теста Густафссона…

• #14175: TST: stats: Ослабить допуск в некоторых тестах binomtest.

• #14182: MAINT: stats: Обновление документации ppcc_plot и ppcc_max.

• #14195: MAINT: отсутствует импорт в download-wheels

• #14230: REL: прекращение поставки сгенерированных Cython исходников в sdist