<div dir="ltr">Shall we consider <a href="https://github.com/scipy/scipy/issues/4168">https://github.com/scipy/scipy/issues/4168</a> to be a blocker (the issue arises on scipy master as well as 0.14.1) ?<br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sun, Nov 23, 2014 at 11:13 PM, Pauli Virtanen <span dir="ltr"><<a href="mailto:pav@iki.fi" target="_blank">pav@iki.fi</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----<br>
Hash: SHA1<br>
<br>
Dear all,<br>
<br>
We have finally finished preparing the Scipy 0.15.0 beta 1 release.<br>
Please try it and report any issues on the scipy-dev mailing list,<br>
and/or on Github.<br>
<br>
If no surprises turn up, the final release is planned on Dec 20 in<br>
three weeks.<br>
<br>
Source tarballs and full release notes are available at<br>
<a href="https://sourceforge.net/projects/scipy/files/SciPy/0.15.0b1/" target="_blank">https://sourceforge.net/projects/scipy/files/SciPy/0.15.0b1/</a><br>
Binary installers should also be up soon.<br>
<br>
Best regards,<br>
Pauli Virtanen<br>
<br>
<br>
- --------------------------------------------<br>
<br>
SciPy 0.15.0 is the culmination of 6 months of hard work. It contains<br>
several new features, numerous bug-fixes, improved test coverage and<br>
better documentation.  There have been a number of deprecations and<br>
API changes in this release, which are documented below.  All users<br>
are encouraged to upgrade to this release, as there are a large number<br>
of bug-fixes and optimizations.  Moreover, our development attention<br>
will now shift to bug-fix releases on the 0.16.x branch, and on adding<br>
new features on the master branch.<br>
<br>
This release requires Python 2.6, 2.7 or 3.2-3.3 and NumPy 1.5.1 or<br>
greater.<br>
<br>
<br>
New features<br>
============<br>
<br>
Linear Programming Interface<br>
- - ----------------------------<br>
<br>
The new function ``scipy.optimize.linprog`` provides a generic<br>
linear programming similar to the way ``scipy.optimize.minimize``<br>
provides a generic interface to nonlinear programming optimizers.<br>
Currently the only method supported is *simplex* which provides<br>
a two-phase, dense-matrix-based simplex algorithm. Callbacks<br>
functions are supported,allowing the user to monitor the progress<br>
of the algorithm.<br>
<br>
Differential_evolution, a global optimizer<br>
- - ------------------------------------------<br>
<br>
A new ``differential_evolution`` function is available in the<br>
``scipy.optimize``<br>
module.  Differential Evolution is an algorithm used for finding the<br>
global<br>
minimum of multivariate functions. It is stochastic in nature (does<br>
not use<br>
gradient methods), and can search large areas of candidate space, but<br>
often<br>
requires larger numbers of function evaluations than conventional gradient<br>
based techniques.<br>
<br>
``scipy.signal`` improvements<br>
- - -----------------------------<br>
<br>
The function ``max_len_seq`` was added, which computes a Maximum<br>
Length Sequence (MLS) signal.<br>
<br>
``scipy.integrate`` improvements<br>
- - --------------------------------<br>
<br>
It is now possible to use ``scipy.integrate`` routines to integrate<br>
multivariate ctypes functions, thus avoiding callbacks to Python and<br>
providing better performance.<br>
<br>
``scipy.linalg`` improvements<br>
- - -----------------------------<br>
<br>
Add function ``orthogonal_procrustes`` for solving the procrustes<br>
linear algebra problem.<br>
<br>
``scipy.sparse`` improvements<br>
- - -----------------------------<br>
<br>
``scipy.sparse.linalg.svds`` can now take a ``LinearOperator`` as its<br>
main input.<br>
<br>
``scipy.special`` improvements<br>
- - ------------------------------<br>
<br>
Values of ellipsoidal harmonic (i.e. Lame) functions and associated<br>
normalization constants can be now computed using ``ellip_harm``,<br>
``ellip_harm_2``, and ``ellip_normal``.<br>
<br>
New convenience functions ``entr``, ``rel_entr`` ``kl_div``,<br>
``huber``, and ``pseudo_huber`` were added.<br>
<br>
``scipy.sparse.csgraph`` improvements<br>
- - -------------------------------------<br>
<br>
Routines ``reverse_cuthill_mckee`` and ``maximum_bipartite_matching``<br>
for computing reorderings of sparse graphs were added.<br>
<br>
``scipy.stats`` improvements<br>
- - ----------------------------<br>
<br>
Added a Dirichlet distribution as multivariate distribution.<br>
<br>
The new function ``scipy.stats.median_test`` computes Mood's median test.<br>
<br>
The new function ``scipy.stats.combine_pvalues`` implements Fisher's<br>
and Stouffer's methods for combining p-values.<br>
<br>
``scipy.stats.describe`` returns a namedtuple rather than a tuple,<br>
allowing<br>
users to access results by index or by name.<br>
<br>
Deprecated features<br>
===================<br>
<br>
The ``scipy.weave`` module is deprecated.  It was the only module<br>
never ported<br>
to Python 3.x, and is not recommended to be used for new code - use Cython<br>
instead.  In order to support existing code, ``scipy.weave`` has been<br>
packaged<br>
separately: `<a href="https://github.com/scipy/weave`_" target="_blank">https://github.com/scipy/weave`_</a>.  It is a pure Python<br>
package, and<br>
can easily be installed with ``pip install weave``.<br>
<br>
``scipy.special.bessel_diff_formula`` is deprecated.  It is a private<br>
function,<br>
and therefore will be removed from the public API in a following release.<br>
<br>
<br>
Backwards incompatible changes<br>
==============================<br>
<br>
scipy.ndimage<br>
- - -------------<br>
<br>
The functions ``scipy.ndimage.minimum_positions``,<br>
``scipy.ndimage.maximum_positions`` and ``scipy.ndimage.extrema`` return<br>
positions as ints instead of floats.<br>
<br>
scipy.integrate<br>
- - ---------------<br>
<br>
The format of banded Jacobians in ``scipy.integrate.ode`` solvers is<br>
changed. Note that the previous documentation of this feature was<br>
erroneous.<br>
<br>
<br>
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----<br>
Version: GnuPG v1<br>
<br>
iEYEARECAAYFAlRyaf8ACgkQ6BQxb7O0pWC7XQCeNtdJD4ZNDXvFeNFs7N3KjQn6<br>
8QkAoK3pFmhMrTwCrgkusl+fRNMboN2r<br>
=WSpM<br>
-----END PGP SIGNATURE-----<br>
_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
</blockquote></div><br></div>