<br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Mar 4, 2011 at 12:54 PM, Christoph Gohlke <span dir="ltr"><<a href="mailto:cgohlke@uci.edu">cgohlke@uci.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
<div><div></div><div class="h5"><br>
<br>
On 3/4/2011 1:00 AM, Christoph Gohlke wrote:<br>
><br>
><br>
> On 3/3/2011 10:54 PM, Ralf Gommers wrote:<br>
>> On Mon, Feb 28, 2011 at 11:31 PM, Ralf Gommers<br>
>> <<a href="mailto:ralf.gommers@googlemail.com">ralf.gommers@googlemail.com</a>> wrote:<br>
>>> On Mon, Feb 28, 2011 at 10:36 PM, Bruce Southey<<a href="mailto:bsouthey@gmail.com">bsouthey@gmail.com</a>><br>
>>> wrote:<br>
>>>> On 02/28/2011 02:00 AM, Ralf Gommers wrote:<br>
>>>>> Hi,<br>
>>>>><br>
>>>>> On Fri, Jan 28, 2011 at 7:15 AM, Travis<br>
>>>>> Oliphant<<a href="mailto:oliphant@enthought.com">oliphant@enthought.com</a>> wrote:<br>
>>>>>> The reason for a NumPy 1.6 suggestion, is that Mark (and others it<br>
>>>>>> would<br>
>>>>>> seem) have additional work and features that do not need to wait<br>
>>>>>> for the<br>
>>>>>> NumPy 2.0 ABI design to finalize in order to get out there.<br>
>>>>>> If someone is willing to manage the release of NumPy 1.6, then it<br>
>>>>>> sounds<br>
>>>>>> like a great idea to me.<br>
>>>>> This thread ended without a conclusion a month ago. Now I think master<br>
>>>>> is in a better state than a month ago for a release (py 2.4/2.5/3.x<br>
>>>>> issues and segfault on OS X fixed, more testing of changes), and I<br>
>>>>> have a better idea of my free time for March/April. Basically, I have<br>
>>>>> a good amount of time for the next couple of weeks, and not so much at<br>
>>>>> the end of March / first half of April due to an inter-continental<br>
>>>>> move. But I think we can get out a beta by mid-March, and I can manage<br>
>>>>> the release.<br>
>>>>><br>
>>>>> I've had a look at the bug tracker, here's a list of tickets for 1.6:<br>
>>>>> #1748 (blocker: regression for astype('str'))<br>
>>>>> #1619 (issue with dtypes, with patch)<br>
>>>>> #1749 (distutils, py 3.2)<br>
>>>>> #1601 (distutils, py 3.2)<br>
>>>>> #1622 (Solaris segfault, with patch)<br>
>>>>> #1713 (Solaris segfault)<br>
>>>>> #1631 (Solaris segfault)<br>
>><br>
>> The distutils tickets are resolved.<br>
>><br>
>>>>> Proposed schedule:<br>
>>>>> March 15: beta 1<br>
>>>>> March 28: rc 1<br>
>>>>> April 17: rc 2 (if needed)<br>
>>>>> April 24: final release<br>
>><br>
>> Any comments on the schedule or tickets?<br>
>><br>
>> Before the first beta can be released I think #1748 should be fixed.<br>
>> Before the first RC the Solaris segfaults should be investigated, and<br>
>> documentation for the new iterator (Python docstrings and C API docs)<br>
>> and datetime should be written.<br>
>><br>
>> Also, some testing on 64-bit Windows would be great, that usually<br>
>> turns up new issues so the sooner the better.<br>
>><br>
>> Ralf<br>
><br>
> Hi Ralf,<br>
><br>
> the numpy master branch on github can not be compiled with Visual<br>
> Studio. A patch is attached. I'll test the builds tomorrow.<br>
><br>
> Christoph<br>
><br>
<br>
</div></div>I tested the 32 and 64 bit msvc9/MKL builds for Python 2.7 and 3.2.<br>
There are few test failures (listed below) that look familiar.<br>
<br>
I also ran tests and/or examples of a few 3rd party packages that were<br>
built against numpy 1.5.1: scipy, pygame, PyMOL, numexpr, matplotlib,<br>
basemap, scikits.learn, ETS.mayavi, Bottleneck, pytables, and pandas.<br>
<br>
Most packages don't have any apparent problems.<br>
Scipy-0.9.0-win-amd64-py3.2 and Bottleneck-0.3.0 each have one test<br>
failure/error (also listed below).<br>
<br>
There is a problem with code generated by Cython 0.13: pytables-2.2.1<br>
and pandas-0.3.0, which were built with Cython 0.13, report several<br>
failures and do crash during the tests. This can probably be fixed by<br>
"recythonizing" with Cython 0.14.1.<br>
<br></blockquote><div><br>The tables segfault is fixed, although other errors remain. Pandas still segfaults and I'm guessing that the problem is somewhere in the creation of object arrays/subtypes. The short code to reproduce the problem is<br>
<br><span style="font-family: courier new,monospace;">>>> import pandas</span><br style="font-family: courier new,monospace;"><span style="font-family: courier new,monospace;">>>> import pandas.util.testing as common</span><br style="font-family: courier new,monospace;">
<span style="font-family: courier new,monospace;">>>> df = common.makeTimeDataFrame()</span><br style="font-family: courier new,monospace;"><span style="font-family: courier new,monospace;">>>> objs = [df, df]</span><br style="font-family: courier new,monospace;">
<span style="font-family: courier new,monospace;">>>> s = Series(objs, index=[0, 1])</span><br><br><br>ISTR that the behaviour of numpy with respect to the creation of object arrays might have changed a bit.<br><br>
<snip><br><br>Chuck <br></div></div>