SciPy 1.2.3 发布说明#

SciPy 1.2.3 是一个错误修复版本，与 1.2.2 相比没有新功能。它是针对 Python 2.7 的长期支持 (LTS) 发布系列的一部分。

作者#

  • Geordie McBain

  • Matt Haberland

  • David Hagen

  • Tyler Reddy

  • Pauli Virtanen

  • Eric Larson

  • Yu Feng

  • ananyashreyjain

  • Nikolay Mayorov

  • Evgeni Burovski

  • Warren Weckesser

1.2.3 版本已关闭的问题#

  • #4915: scipy.signal.signaltools.py 中 unique_roots 对于具有相同幅度的根存在错误

  • #5546: 如果 scipy.sparse.linalg.expm 接收到大于 200x200 的数组，则会引发 ValueError

  • #7117: 当使用 float32 输入数据到 curve_fit 和相关函数时警告用户

  • #7906: scipy.interpolate.UnivariateSpline.integral 对于超出边界的值返回错误结果

  • #9581: 当 x 和 y 数据类型不同时，最小二乘法优化静默失败

  • #9901: 从 solve_ivp 调用时，lsoda 未能检测到僵硬问题

  • #9988: Sphinx 2.0.0 导致文档构建失败

  • #10303: BUG: 优化：linprog 的 TestLinprogSimplexBland::test_unbounded_below_no_presolve_corrected 测试失败

  • #10376: TST: Travis CI 失败（与 pytest 5.0 相关？）

  • #10384: CircleCI 文档构建因新警告而失败

  • #10535: TST: master 分支 CI 失败

  • #11121: 调用 scipy.interpolate.splprep 增加 RAM 使用量。

  • #11198: BUG: 稀疏特征值 (arpack) 移位反演算法对某些 k 值遗漏最小特征值

  • #11266: Numpy 1.18.0 中稀疏矩阵构造函数数据类型检测发生变化

1.2.3 版本的拉取请求#

  • #9992: MAINT: 撤销 Sphinx 固定

  • #10071: DOC: 重构 SuperLU 置换矩阵，避免 SparseEfficiencyWarning

  • #10076: BUG: 优化：修复 curve_fit 对混合 float32/float64 输入的处理

  • #10138: BUG: special: 传递无效参数给 ellip_harm 可能导致 Python 崩溃。

  • #10306: BUG: 优化：修复 10303

  • #10309: BUG: 直接将 jac=None 传递给 lsoda

  • #10377: TST, MAINT: 针对 pytest 5.0 的调整

  • #10379: BUG: sparse: 设置可写性以兼容 numpy>=1.17

  • #10426: MAINT: 修复文档构建错误

  • #10540: MAINT: 修复 Travis 和 Circle

  • #10633: BUG: interpolate: 当两个限值都在插值范围之外时，integral(a, b) 应为零

  • #10833: BUG: 修复 subspace_angles 对复数值的处理

  • #10882: BUG: sparse/arpack: 修复复数厄米特矩阵 M 的错误代码

  • #10906: BUG: sparse/linalg: 修复 expm 对 np.matrix 输入的处理

  • #10961: BUG: 修复 signal.unique_roots

  • #11126: BUG: interpolate/fitpack: 修复 splprep 中的内存泄漏

  • #11199: BUG: sparse.linalg: 非对称实数移位反演 ARPACK 特征值选择中的错误

  • #11269: 修复：Numpy 1.18.0 中稀疏矩阵构造函数数据类型检测发生变化