SciPy 1.2.3 发行说明#

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 Python 2.7 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 版本关闭的问题#

  • #4915: scipy.signal.signaltools.py 中针对相同量级根的 unique_roots 存在 Bug

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

  • #7117: 当向 curve_fit 及其相关函数传入 float32 输入数据时发出警告

  • #7906: scipy.interpolate.UnivariateSpline.integral 在边界外时结果错误

  • #9581: 当 x 和 y 数据类型不同时，最小二乘最小化会静默失败

  • #9901: 从 solve_ivp 调用时，lsoda 无法检测到刚性（stiff）问题

  • #9988: 使用 Sphinx 2.0.0 构建文档时失败

  • #10303: BUG: optimize: linprog 在 TestLinprogSimplexBland::test_unbounded_below_no_presolve_corrected 测试中失败

  • #10376: TST: Travis CI 失败（可能是由于 pytest 5.0 ?）

  • #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 会增加内存使用量。

  • #11198: BUG: 稀疏特征值求解器 (arpack) 的移位反转（shift-invert）在某些 k 值下会丢失最小特征值

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

1.2.3 版本的合并请求#

  • #9992: MAINT: 撤销 Sphinx 版本锁定

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

  • #10076: BUG: optimize: 修复 float32/float64 混合输入的 curve_fit 问题

  • #10138: BUG: special: 传递给 ellip_harm 的无效参数会导致 Python 崩溃。

  • #10306: BUG: optimize: 修复 10303 问题

  • #10309: BUG: 直接传递 jac=None 给 lsoda

  • #10377: TST, MAINT: 适配 pytest 5.0

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

  • #10426: MAINT: 修复文档构建中的错误

  • #10540: MAINT: 修复 Travis 和 Circle CI

  • #10633: BUG: interpolate: 当两个积分限都在插值范围之外时，integral(a, b) 应为零

  • #10833: BUG: 修复复数值的 subspace_angles

  • #10882: BUG: sparse/arpack: 修复复数埃尔米特矩阵 M 的错误代码

  • #10906: BUG: sparse/linalg: 修复 np.matrix 输入的 expm 问题

  • #10961: BUG: 修复 signal.unique_roots

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

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

  • #11269: 修复：稀疏矩阵构造函数在 Numpy 1.18.0 上的数据类型检测问题