SciPy 0.10.0 发行说明#
SciPy 0.10.0 是 8 个月辛勤工作的结晶。它包含许多新功能、大量错误修复、改进的测试覆盖率和更好的文档。此版本中存在有限数量的弃用和向后不兼容的更改，这些更改将在下面记录。 鼓励所有用户升级到此版本，因为其中包含大量的错误修复和优化。此外，我们的开发注意力现在将转移到 0.10.x 分支上的错误修复版本，以及在开发主分支上添加新功能。
发布亮点
支持 Bento 作为可选构建系统。
支持广义特征值问题，以及 ARPACK 中所有可用的移位反转模式。
此版本需要 Python 2.4-2.7 或 3.1- 和 NumPy 1.5 或更高版本。
新功能#
Bento: 新的可选构建系统#
现在可以使用 Bento 构建 Scipy。Bento 具有一些不错的功能，例如并行构建和部分重建，这在默认构建系统 (distutils) 中是不可能的。有关使用说明，请参阅 scipy 顶级目录中的 BENTO_BUILD.txt。
目前 Scipy 有三个构建系统，distutils、numscons 和 bento。Numscons 已被弃用，计划可能会在下一个版本中删除。
scipy.sparse.linalg 中的广义和移位反转特征值问题#
稀疏特征值问题求解器函数 scipy.sparse.eigs/eigh 现在支持广义特征值问题，以及 ARPACK 中所有可用的移位反转模式。
离散时间线性系统 (scipy.signal)#
SciPy 中已添加对模拟离散时间线性系统的支持，包括 scipy.signal.dlsim、scipy.signal.dimpulse 和 scipy.signal.dstep。也可以通过 scipy.signal.cont2discrete 函数实现线性系统从连续时间到离散时间表示的转换。
scipy.signal 的增强功能#
现在可以使用新函数 scipy.signal.lombscargle 计算 Lomb-Scargle 周期图。
前向-后向滤波器函数 scipy.signal.filtfilt 现在可以过滤 n 维 numpy 数组的给定轴中的数据。（以前它只处理一维数组。）已添加选项以允许更好地控制如何在过滤之前扩展数据。
使用 scipy.signal.firwin2 进行 FIR 滤波器设计现在可以选择创建 III 型（零频率和奈奎斯特频率）和 IV 型（零频率）滤波器。
额外的分解选项 (scipy.linalg)#
已向 Schur 分解例程 (scipy.linalg.schur) 添加了一个排序关键字，以允许对生成的 Schur 形式中的特征值进行排序。
额外的特殊矩阵 (scipy.linalg)#
函数 hilbert 和 invhilbert 已添加到 scipy.linalg。
scipy.stats 的增强功能#
Fisher 精确检验的 *单边形式* 现在也在
stats.fisher_exact中实现。已添加用于计算列联表中因子独立性的卡方检验的函数
stats.chi2_contingency，以及相关的实用函数stats.contingency.margins和stats.contingency.expected_freq。
scipy.special 的增强功能#
函数 logit(p) = log(p/(1-p)) 和 expit(x) = 1/(1+exp(-x)) 分别已实现为 scipy.special.logit 和 scipy.special.expit。
对稀疏矩阵的 Harwell-Boeing 文件格式的基本支持#
通过简单的基于函数的 API 以及用于控制数字格式的更完整的 API 支持读取和写入。这些函数可以在 scipy.sparse.io 中找到。
支持以下功能
读取和写入 CSC 格式的稀疏矩阵
仅支持实数、对称、组装矩阵（RUA 格式）
已弃用的功能#
scipy.maxentropy#
maxentropy 模块已无人维护，很少使用，并且在多个版本中运行不佳。因此，此版本已将其弃用，并在 scipy 0.11 中将其删除。scikits.learn 中的逻辑回归是此功能的良好替代方案。 scipy.maxentropy.logsumexp 函数已移至 scipy.misc。
scipy.lib.blas#
scipy.linalg 和 scipy.lib 中有类似的 BLAS 封装器。现在这些已整合为 scipy.linalg.blas，并且 scipy.lib.blas 已弃用。
Numscons 构建系统#
numscons 构建系统正在被 Bento 替换，并将在接下来的 scipy 版本之一中删除。
向后不兼容的更改#
已从 scipy.stats.distributions 中删除了已弃用的名称 invnorm，此分布可作为 invgauss 使用。
已从 scipy.optimize 中删除了以下已弃用的非线性求解器
- ``broyden_modified`` (bad performance)
- ``broyden1_modified`` (bad performance)
- ``broyden_generalized`` (equivalent to ``anderson``)
- ``anderson2`` (equivalent to ``anderson``)
- ``broyden3`` (obsoleted by new limited-memory broyden methods)
- ``vackar`` (renamed to ``diagbroyden``)
其他更改#
scipy.constants 已更新为 CODATA 2010 常量。
__all__ 字典已添加到所有模块，这清理了命名空间（对于交互式工作特别有用）。
文档中添加了 API 部分，提供了推荐的导入指南，并指定了哪些子模块是公共的，哪些不是。