Python 2.6 được phát hành khi nào?
khoa học 0. 7. 0 là đỉnh cao của 16 tháng làm việc chăm chỉ. Nó chứa nhiều tính năng mới, nhiều bản sửa lỗi, phạm vi kiểm tra được cải thiện và tài liệu tốt hơn. Đã có một số ngừng sử dụng và thay đổi API trong bản phát hành này, được ghi lại bên dưới. Tất cả người dùng được khuyến khích nâng cấp lên bản phát hành này vì có rất nhiều bản sửa lỗi và tối ưu hóa. Hơn nữa, sự chú ý phát triển của chúng tôi bây giờ sẽ chuyển sang các bản phát hành sửa lỗi trên 0. 7. x và thêm các tính năng mới trên thân cây phát triển. Bản phát hành này yêu cầu Python 2. 4 hoặc 2. 5 và NumPy 1. 2 hoặc cao hơn Show Xin lưu ý rằng SciPy vẫn được coi là có trạng thái “Beta” khi chúng tôi hướng tới SciPy 1. 0. 0 phát hành. 1. 0. 0 sẽ đánh dấu một cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển SciPy, sau đó việc thay đổi cấu trúc gói hoặc API sẽ khó khăn hơn nhiều. Trong khi những pre-1. 0 được coi là có trạng thái “Beta”, chúng tôi cam kết làm cho chúng không có lỗi nhất có thể. Ví dụ: ngoài việc sửa nhiều lỗi trong bản phát hành này, chúng tôi cũng đã tăng gấp đôi số lượng bài kiểm tra đơn vị kể từ bản phát hành trước Tuy nhiên, cho đến ngày 1. 0, chúng tôi đang tích cực xem xét và tinh chỉnh chức năng, tổ chức và giao diện. Điều này đang được thực hiện với nỗ lực làm cho gói mạch lạc, trực quan và hữu ích nhất có thể. Để đạt được điều này, chúng tôi cần sự giúp đỡ từ cộng đồng người dùng. Cụ thể, chúng tôi cần phản hồi về tất cả các khía cạnh của dự án - mọi thứ - từ những thuật toán mà chúng tôi triển khai, đến chi tiết về chữ ký cuộc gọi của chức năng của chúng tôi Trong năm qua, chúng tôi đã chứng kiến sự gia tăng nhanh chóng về mức độ tham gia của cộng đồng và nhiều cải tiến về cơ sở hạ tầng để giảm bớt rào cản đối với các khoản đóng góp (e. g. , tiêu chuẩn mã hóa rõ ràng hơn, cơ sở hạ tầng thử nghiệm được cải thiện, công cụ tài liệu tốt hơn). Trong năm tới, chúng tôi hy vọng sẽ thấy xu hướng này tiếp tục và mời mọi người tham gia nhiều hơn Một lượng lớn công việc đã được thực hiện để làm cho SciPy tương thích với Python 2. 6; . Vấn đề chính với 2. 6 hỗ trợ là NumPy. Trên UNIX (bao gồm cả Mac OS X), NumPy 1. 2. 1 chủ yếu hoạt động, với một vài lưu ý. Trên Windows, có vấn đề liên quan đến quá trình biên dịch. NumPy 1 sắp ra mắt. 3 phát hành sẽ khắc phục những vấn đề này. Mọi vấn đề còn lại với 2. 6 hỗ trợ cho SciPy 0. 7 sẽ được giải quyết trong bản phát hành sửa lỗi Trăn 3. 0 hoàn toàn không được hỗ trợ; . 0. Điều này đòi hỏi nỗ lực rất lớn, vì rất nhiều mã C phải được chuyển. Quá trình chuyển đổi sang 3. 0 vẫn đang được xem xét; Tài liệu SciPy được cải thiện rất nhiều; . Hướng dẫn tham khảo mới được xây dựng bằng công cụ Sphinx phổ biến Bản phát hành này cũng bao gồm một hướng dẫn cập nhật, không có sẵn kể từ khi SciPy được chuyển sang NumPy vào năm 2005. Mặc dù không toàn diện, hướng dẫn chỉ ra cách sử dụng một số phần thiết yếu của Scipy. Nó cũng bao gồm tài liệu Tuy nhiên, cần nhiều nỗ lực hơn trên mặt trận tài liệu. May mắn thay, việc đóng góp vào tài liệu Scipy giờ đây dễ dàng hơn trước. nếu bạn thấy rằng một phần của nó cần cải tiến và muốn giúp chúng tôi, vui lòng đăng ký tên người dùng trong trình chỉnh sửa tài liệu dựa trên web của chúng tôi tại https. // tài liệu. scipy. org/ và khắc phục sự cố NumPy 1. 2 đã giới thiệu một khung thử nghiệm mới dựa trên mũi. Bắt đầu với bản phát hành này, SciPy hiện cũng sử dụng khung thử nghiệm NumPy mới. Tận dụng khuôn khổ thử nghiệm mới yêu cầu >>> import scipy >>> scipy.test('full') Để biết thêm thông tin, vui lòng xem Hướng dẫn kiểm tra NumPy/SciPy Chúng tôi cũng đã cải thiện đáng kể phạm vi thử nghiệm của mình. Chỉ có hơn 2.000 bài kiểm tra đơn vị trong 0. 6. 0 phát hành; Hỗ trợ cho NumScons đã được thêm vào. NumScons là một hệ thống xây dựng mới dự kiến cho NumPy/SciPy, sử dụng SCons làm cốt lõi SCons là một hệ thống xây dựng thế hệ tiếp theo, nhằm thay thế Trong khi chuyển SciPy sang NumPy vào năm 2005, một số gói và mô-đun đã được chuyển vào Ma trận thưa thớt đã thấy những cải tiến sâu rộng. Hiện tại có hỗ trợ cho các kiểu số nguyên như
Một số chức năng xây dựng ma trận thưa thớt mới đã được thêm vào
Trích xuất các ma trận con và giá trị khác không đã được thêm vào
Tất cả các hàm tạo thưa thớt hiện chấp nhận ma trận dày đặc và danh sách danh sách. Ví dụ
Việc xử lý các đường chéo trong hàm Nhiều cải tiến hiệu quả đối với chuyển đổi định dạng và số học ma trận thưa thớt đã được thực hiện. Cuối cùng, bản phát hành này chứa nhiều sửa lỗi Các chức năng thống kê cho các mảng được che dấu đã được thêm vào và có thể truy cập thông qua Một số lỗi đã được sửa đối với các chức năng thống kê, trong số đó, Đã thêm cảnh báo không dùng nữa cho Nhiều bản sửa lỗi cho Chúng tôi mong đợi nhiều bản sửa lỗi hơn, tăng độ chính xác về số và cải tiến trong phiên bản tiếp theo của scipy Mã IO trong cả NumPy và SciPy đang được làm lại rộng rãi. NumPy sẽ là nơi đặt mã cơ bản để đọc và ghi các mảng NumPy, trong khi SciPy sẽ chứa các trình đọc và ghi tệp cho các định dạng dữ liệu khác nhau (dữ liệu, âm thanh, video, hình ảnh, matlab, v.v. ) Một số chức năng trong Trình đọc/ghi tệp Matlab (TM) có một số cải tiến
Mô-đun này thêm chức năng phân cụm theo cấp bậc mới vào gói Ngoài ra, một số chức năng được cung cấp để tính toán thống kê không nhất quán, khoảng cách cophenetic và khoảng cách tối đa giữa các hậu duệ. Các hàm Gói không gian mới chứa một tập hợp các thuật toán không gian và cấu trúc dữ liệu, hữu ích cho các ứng dụng phân cụm và thống kê không gian. Nó bao gồm mã được biên dịch nhanh chóng để tính toán chính xác và gần đúng các hàng xóm gần nhất, cũng như cây kd-python thuần có cùng giao diện, nhưng hỗ trợ chú thích và nhiều thuật toán khác. API cho cả hai mô-đun có thể thay đổi đôi chút khi yêu cầu của người dùng trở nên rõ ràng hơn Nó cũng bao gồm một mô-đun Hàm Các trình bao bọc FFTW2, FFTW3, MKL và DJBFFT đã bị xóa. Chỉ (NETLIB) fftpack còn lại. Bằng cách tập trung vào một phụ trợ, chúng tôi hy vọng sẽ thêm các tính năng mới - như hỗ trợ float32 - dễ dàng hơn
Hình dạng của các giá trị trả về từ Có rất nhiều cải tiến đối với Đây là những vấn đề đã biết với scipy 0. 7. 0
|