SciPy 0.9.0 发布说明 #

SciPy 0.9.0 是 6 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。此版本中出现了一些废弃和 API 更改，这些更改将在下面进行说明。鼓励所有用户升级到此版本，因为它包含大量的错误修复和优化。此外，我们的开发重点将转移到 0.9.x 分支上的错误修复版本，以及在开发主干上添加新功能。

此版本需要 Python 2.4 - 2.7 或 3.1 - 以及 NumPy 1.5 或更高版本。

请注意，SciPy 仍被视为“Beta”状态，因为我们正在努力发布 SciPy 1.0.0。1.0.0 版本将标志着 SciPy 开发的一个重要里程碑，在此之后更改包结构或 API 将更加困难。虽然这些 1.0 版本之前的版本被视为“Beta”状态，但我们致力于使其尽可能没有错误。

然而，在 1.0 版本发布之前，我们正在积极审查和完善其功能、组织和接口。这样做是为了使该包尽可能具有连贯性、直观性和实用性。为了实现这一目标，我们需要来自用户社区的帮助。具体来说，我们需要关于项目各个方面的反馈——从我们实现哪些算法到关于函数调用签名的细节——应有尽有。

Python 3 #

Scipy 0.9.0 是第一个支持 Python 3 的 SciPy 版本。唯一尚未移植的模块是 scipy.weave。

Scipy 源代码位置将更改 #

在此版本发布后不久，Scipy 将停止使用 SVN 作为版本控制系统，并迁移到 Git。从那时起，Scipy 的开发源代码可在以下位置找到

scipy/scipy

新功能 #

Delaunay 三角剖分 (`scipy.spatial`)#

Scipy 现在包含了在 N 维中计算 Delaunay 三角剖分的例程，由 Qhull 计算几何库提供支持。此类计算现在可以使用新的 scipy.spatial.Delaunay 接口。

N 维插值 (`scipy.interpolate`)#

对散布数据插值的支持现在显著改进。此版本包含一个 scipy.interpolate.griddata 函数，除了 2D 和 1D 中的三次样条 (C1-平滑) 插值外，还可以对 N 维散布数据执行线性插值和最近邻插值。每个插值器类型还提供了一个面向对象的接口。

非线性方程求解器 (`scipy.optimize`)#

Scipy 在 scipy.optimize 中包含了用于大规模非线性方程求解的新例程。实现了以下方法

牛顿-克雷洛夫 (scipy.optimize.newton_krylov)
(广义) 割线法
- 有限内存 Broyden 方法 (scipy.optimize.broyden1, scipy.optimize.broyden2)
- Anderson 方法 (scipy.optimize.anderson)
简单迭代 (scipy.optimize.diagbroyden, scipy.optimize.excitingmixing, scipy.optimize.linearmixing)

scipy.optimize.nonlin 模块被完全重写，并且一些函数被废弃（见上文）。

新的线性代数例程 (`scipy.linalg`)#

Scipy 现在包含用于有效求解三角方程系统 (scipy.linalg.solve_triangular) 的例程。

改进的 FIR 滤波器设计函数 (`scipy.signal`)#

函数 scipy.signal.firwin 得到了增强，允许设计高通、带通、带阻和多波段 FIR 滤波器。

添加了函数 scipy.signal.firwin2。此函数使用窗口方法创建具有任意频率响应的线性相位 FIR 滤波器。

添加了函数 scipy.signal.kaiser_atten 和 scipy.signal.kaiser_beta。

改进的统计测试 (`scipy.stats`)#

添加了新函数 scipy.stats.fisher_exact，它提供了 2x2 列联表的 Fisher 精确检验。

函数 scipy.stats.kendalltau 被重写，使其速度大大提高 (O(n log(n)) vs O(n^2))。

已废弃的功能 #

已废弃的非线性求解器 (在 `scipy.optimize` 中)#

来自 scipy.optimize 的以下非线性求解器已废弃

broyden_modified (性能差)
broyden1_modified (性能差)
broyden_generalized (等同于 anderson)
anderson2 (等同于 anderson)
broyden3 (被新的有限内存 broyden 方法取代)
vackar (重命名为 diagbroyden)

已移除的功能 #

已从 scipy.misc 中移除了已废弃的模块 helpmod、pexec 和 ppimport。

许多 scipy.ndimage 插值函数中的 output_type 关键字已移除。

scipy.linalg.qr 中的 econ 关键字已移除。通过指定 mode='economic' 仍可获得相同的功能。

稀疏矩阵构造函数中的 dims 和 nzmax 关键字已被移除。CSR 和 CSC 矩阵的 colind 和 rowind 属性已被移除。

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import eigs, ArpackNoConvergence

m = np.random.randn(30, 30)
try:
    w, v = eigs(m, 6)
except ArpackNoConvergence, err:
    partially_converged_w = err.eigenvalues
    partially_converged_v = err.eigenvectors

还修复了一些错误。

例程还被重命名如下

eigen –> eigs

eigen_symmetric –> eigsh

svd –> svds

SciPy 0.9.0 发布说明 #

Python 3 #

Scipy 源代码位置将更改 #

新功能 #

Delaunay 三角剖分 (`scipy.spatial`)#

N 维插值 (`scipy.interpolate`)#

非线性方程求解器 (`scipy.optimize`)#

新的线性代数例程 (`scipy.linalg`)#

改进的 FIR 滤波器设计函数 (`scipy.signal`)#

改进的统计测试 (`scipy.stats`)#

已废弃的功能 #

已废弃的非线性求解器 (在 `scipy.optimize` 中)#

已移除的功能 #

旧的关联/卷积行为 (在 `scipy.signal` 中)#

`scipy.stats`#

`scipy.sparse`#

`scipy.sparse.linalg.arpack.speigs`#

其他变更 #

ARPACK 接口更改 #