numdifftools 0.9.41

入门指南

可视化tanh函数的高阶导数

>>> import numpy as np
>>> import numdifftools as nd
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(-2, 2, 100)
>>> for i in range(10):
...    df = nd.Derivative(np.tanh, n=i)
...    y = df(x)
...    h = plt.plot(x, y/np.abs(y).max())

>>> plt.show() # doctest: +SKIP

计算exp(x)在x == 1处的1阶和2阶导数

>>> fd = nd.Derivative(np.exp)        # 1'st derivative
>>> fdd = nd.Derivative(np.exp, n=2)  # 2'nd derivative
>>> np.allclose(fd(1), 2.7182818284590424)
True
>>> np.allclose(fdd(1), 2.7182818284590424)
True

非线性最小二乘法

>>> xdata = np.reshape(np.arange(0,1,0.1),(-1,1))
>>> ydata = 1+2*np.exp(0.75*xdata)
>>> fun = lambda c: (c[0]+c[1]*np.exp(c[2]*xdata) - ydata)**2
>>> Jfun = nd.Jacobian(fun)
>>> np.allclose(np.abs(Jfun([1,2,0.75])), 0) # should be numerically zero
True

计算sum(x**2)的梯度

>>> fun = lambda x: np.sum(x**2)
>>> dfun = nd.Gradient(fun)
>>> np.allclose(dfun([1,2,3]), [ 2.,  4.,  6.])
True

使用易于使用的AlgoPy接口进行相同的计算

>>> import numdifftools.nd_algopy as nda
>>> import numpy as np
>>> fd = nda.Derivative(np.exp)        # 1'st derivative
>>> fdd = nda.Derivative(np.exp, n=2)  # 2'nd derivative
>>> np.allclose(fd(1), 2.7182818284590424)
True
>>> np.allclose(fdd(1), 2.7182818284590424)
True

非线性最小二乘法

>>> xdata = np.reshape(np.arange(0,1,0.1),(-1,1))
>>> ydata = 1+2*np.exp(0.75*xdata)
>>> fun = lambda c: (c[0]+c[1]*np.exp(c[2]*xdata) - ydata)**2
>>> Jfun = nda.Jacobian(fun, method='reverse')
>>> np.allclose(np.abs(Jfun([1,2,0.75])), 0) # should be numerically zero
True

计算sum(x**2)的梯度

>>> fun = lambda x: np.sum(x**2)
>>> dfun = nda.Gradient(fun)
>>> np.allclose(dfun([1,2,3]), [ 2.,  4.,  6.])
True

文档和代码

Numdifftools适用于Python 2.7+和Python 3.0+。

官方发布版可在以下地址获取：http://pypi.python.org/pypi/numdifftools

官方文档可在以下地址获取：http://numdifftools.readthedocs.io/en/latest/

尖端技术：https://github.com/pbrod/numdifftools。

安装

如果您已安装pip，则只需键入

$ pip install numdifftools

以获取最新稳定版本。使用pip的优点是所有要求都会自动安装。

单元测试

为了测试工具箱是否正常工作，请将以下内容粘贴到交互式Python会话中

import numdifftools as nd
nd.test('--doctest-modules', '--disable-warnings')

致谢

为Python编写的numdifftools包由Per A. Brodtkorb编写，基于John D’Errico在Matlab中编写的自适应数值微分工具箱[DErrico06]。

后来，该包扩展了一些在[JPerktold14]编写的statsmodels.tools.numdiff模块中找到的功能，该模块基于[Rid09]。双复数的实现基于[Ver14]的项目报告中的Matlab实现，该实现基于[GLD12]。为了完整性，还添加了[For98]方法，用于计算一般有限差分公式中的权重和点，以及[For81]方法，用于使用FFT计算复分析函数的泰勒系数。

参考文献

版本 0.9.41 2022年11月10日

Fabian Joswig (5)

• ci：仅在推送到master和拉取请求时执行测试动作。

• ci：将测试需求添加到ci工作流。

• ci：添加了github actions ci的第一个版本。

• 修复：将from scipy.ndimage.filters导入替换为from scipy.ndimage

• 修复：将np.info(float).machar.tiny替换为np.info(float).tiny

Jonas Eschle (6)

• 删除Python 3.6

• 从appveyor CI中删除Python 2.7和3.6

• 更新.travis.yml

• 更新setup.cfg

• 更新.travis.yml

• 更新到Python310

Per A Brodtkorb (19)

• 在setup.cfg中注释掉废弃的pep8ignore和pep8maxlinelength

• 修复问题#59：numpy对machar.tiny的弃用警告

• 删除过时的travis_install.sh

• 在test_multicomplex.py中将废弃的np.MachAr().eps（NumPy 1.22）替换为np.finfo(float).eps

• 添加requirements.tests.txt

• 更新.github/workflows/test.yml以使用requirements.tests.txt

• 删除过时的.travis.yml和appveyor.yml。

• 现在使用Github-actions。

• 在README.rst、info.py和index.rst中将appveyor徽标和travis徽标替换为github-actions徽标

• 从setup.cfg中的分类器中删除python 2.7

• 更新.travis.yml

• 修复doctest，使其在travis上不会崩溃：在文档字符串中将“# doctest + SKIP”替换为“# doctest: +SKIP”

• 更新README.rst和info.py中的下载徽标

• 更新README.rst中的test_img

• 更新travis中的tests_img路径。

• 在info.py中的doctest字符串中添加“# doctest + SKIP”

• 在docs/index.rst中将“version|”替换为“release|”

• 在requirements.txt中添加matplotlib，从appveyor.yml中删除失败的python 3.8

Per A. Brodtkorb (4)

• 合并pull request #65 from fjosw/feat/github_actions_ci

• 合并pull request #66 from jonas-eschle/patch-1

• 合并pull request #60 from peendebak/performance/percentile

• 合并pull request #63 from fjosw/feat/numpy_deprecation

Pieter Eendebak (2)

• 针对np.nanpercentile已知问题的解决方案

• 通过合并百分位数计算提高性能

版本 0.9.40 2021年6月2日

Per A Brodtkorb (109)

• 在.travis.yml中将Python 3.5替换为3.9

• 从appveyor.yml中移除了Python 3.5

• 在docs/conf.py中添加了bibtex_bibfiles = …

• 修复了以下文件中的doctest失败问题

  • docs/src/numerical/derivest.rst

  • docs/tutorials/getting_started.rst

  • numdifftools.core.py

  • numdifftools.limits.py

  • numdifftools.nd_algopy.py

  • numdifftools.nd_scipy.py

  • numdifftools.nd_statsmodels.py

• 在if __name__ ==’__main__’子句中隔离了click的导入。

• 在appveyor.yml中添加了activate

• 在extrapolation.py中为Epsilon算法添加了https://mathworld.net.cn/WynnsEpsilonMethod.html引用。

• 禁用了LogJacobianRule中对n必须为1的限制。

• 向JacobianDifferenceFunctions添加了complex_even和central_even方法。

• 更新了core.py中Derivative的文档。

• 更新了Richardson的文档。

• 从test_nd_scipy.py中删除了过时的测试。

• 修复了test_nd_scipy.py中TestJacobian.test_scalar_to_vector的bug，针对method="complex"。

• 将core.py中的代码重构到finite_difference.py中。

• 将LogJacobianRule、LogHessdiagRule、LogHessianRule添加到finite_difference.py中。

• 修复了Richardson._estimate_error中的bug：复数规则错误地导致了复数误差值。

• 添加了netlib.org/quadpack引用。

• 更新Dea以符合Quadpack。

• 将Brezinski的引用替换为Quadpack的引用。

• 在extrapolation.py中的Dea中降低了循环复杂性。

• 从profile_numdifftools.py中删除了注释掉的代码。

• 更新setup.cfg中的pycodestyle忽略部分。

• 在run_benchmark.py中删除了注释掉的代码，将get_nominal_step连续化为x的函数。

• 在run_benchmark.py中使datetime调用与Python 2.7兼容。

• 简化了core.py中Derivative._step_generator函数。

• 使run_benchmark.py生成的图表更美观。

• 在step_generators.py中，步进生成器的默认step_ratio为n=1时为2，其他情况下为1.6。

• 修复了core.py和nd_statsmodels.py中的失败doctests。

• 在setup.cfg中添加了doctests。

• 在test_example_functions.py中重新排序了导入。

• 修复了.travis.yml，以便在sonar.sources文件夹下可发现coverage.xml中的文件路径。问题在于SonarQube正在分析检出的源代码（在src/numdifftools中），但实际上单元测试和coverage.py是对安装的代码（在build/lib/numdifftools中）运行的。因此，安装代码的绝对文件路径是

• 从test_numdifftools.py中删除了注释代码。

• 当Python版本为3.7时，只运行coverage xml。

• 更新.travis.yml，从extrapolation.py和nd_statsmodels.py中删除了注释代码。

• 最终完成了XXXDifferencdFunctions从core.py到finite_difference.py的迁移。

• 在step_generators.py中为default_scale函数添加了缺失的docstring。

• 在_find_default_scale.py中删除了未使用的itertools导入。

• 当n=1时，将复数/多复数方法的默认比例从1.35改为1.06。

• 在extrapolation.py中添加了richardson_demo，简化了extrapolation.py中的EpsAlg类。

• 修复了dea3的小错误：现在dea3和Dea(limexp=3)给出相同的结果！

• 在appveyor.yml中添加了Python 3.8，在setup.cfg中添加了Python 3.9。

• 修复了如何/index的引用。

• 在docs.conf.py中添加了doctests配置。

• 通过将函数值f(x)添加到info.f_value中修复了问题#50。

• 更新README.rst。

• 在这里和那里添加了@UnusedVariable。

• 通过添加设置正确顺序的__init__来在Hessian中静默警告。

• 更新了Richardson._r_matrix方法，以在step_ratio为复数时生成复数矩阵。

• 修复了profile_numdifftools.py中的profile_hessian，使其再次工作。

• 在test_nd_algopy.py中的test_derivative_on_sinh和test_scalar_to_vector中添加了with np.errstate(all='ignore')以静默警告。

• 更改引用样式为alpha。

• 用refs1.bib和zreferences.rst替换了bibliography.rst。

• 删除了latex徽章。

• 更改了sonar插件令牌。

• 添加了CC_TEST_REPORTER_ID。

• 修复了docs/numdifftools.rst中的拼写错误。

• 添加了docs/make.bat。

• 从.travis.yml中删除了Python 2.7。

• 将test_requires从setup.cfg移动到setup.py。

• 在setup.py中添加了Latex。

• 将默认半径更改为0.0059，这在fornberg.py中的Taylor函数中似乎会导致更少的失败。

• 更新了MANIFEST.in文件。

• 修复问题#49：具有标量输入的向量值函数（长度为n）的雅可比矩阵的维度应为n X 1。

• 更新了build_package.py文件。

• 尝试消除除以零和无效警告。

• 修复问题#52：梯度尝试在包含结果和full_output对象的输出元组上应用squeeze操作。

• 由于包含斜杠，将docstring更改为rawdocstring。

• 在适当的位置添加了“# pylint: disable=unused-argument”。

• API更改：将“python setup.py doctests”替换为“python setup.py doctest”。

• 移除了未使用的导入。

• 修复了test_low_order_derivative_on_example_functions中的错误：在内外循环中都使用了相同的变量（i）。

• 更新了pypi徽标和fornberg.py的文档。

• 修复了失败的测试。

• 更新了文档并添加了一个测试。

• 由于在python2.7 32位上存在包冲突，将“python -m pip install –upgrade pytest”添加到appveyor.yml中。

• 将“python -m pip install –upgrade setuptools”添加到appveyor.yml中，以避免构建错误。

• 在appveyor.yml中尝试“python setup.py bdist_wheel”和“pip install numdifftools –find-links=dist”。

• 在appveyor.yml中对“python -m pip install –upgrade pip”加上引号。

• 将“python setup.py install”更改为

  • “python setup.py bdist_wheel”

  • pip install numdifftools –find-links=dist

• 将“pip install –upgrade pip”添加到appveyor.yml中。

• 更新了详细包文档。

• 将缺少的pytest-pep8添加到安装中。

• 更新徽标和appveyor.yml。

• 正在进行的工作以协调approx_fprime和approx_fprime_cs的输出。

• 将Taylor类添加到nd_algopy.py中。修复了fornberg.py中_get_best_taylor_coefficient的错误。

• 更新了引用。将test_mod_c函数添加到test_multicomplex.py中。

• 修复了一个错别字。

• 移除了–strict-markers。

• 修复了问题#39 TypeError:不支持的操作类型(/): ‘float’和‘Bicomplex’。

• 修复了文档中的错别字。关闭问题#51。

• 为nd_scipy添加了单独的测试。

• 如果未安装LineProfiler，则在测试中跳过。

• 从approx_hess1的调用中移除了过时的centered参数 + pep8。

• 将Jacobian._increment方法移动到_JacobianDifferenceFunctions。

• 在CStepGenerator.__init__中step_nom未使用。在setup.cfg中添加pytest.markers.slow。

• 为了防止在travis上失败，使两个测试更加宽容。

• 将nominal_step和base_step分别重命名为get_nominal_step和get_base_step。

• 移除了从hypothesis导入的示例的过时导入。

• 更新了测试。

• 更新了覆盖率调用：coverage run -m py.test src/numdifftools/tests。

• 删除了过时的conftest.py。

版本0.9.39，2019年6月10日

Robert Parini（1）

• 修复问题#43：numpy future警告

版本0.9.38，2019年6月10日

Andrew Nelson（1）

• MAINT：使用special.factorial而不是misc.factorial

Dougal J. Sutherland（1）

• 在分发中包含LICENSE.txt

Per A Brodtkorb（140）

• 调整hypothesis测试的运行时间以避免失败，并修复了pep8失败。

• 修复了setup.cfg中的错误。

• 在step_generators.py中将valarray函数替换为numpy.full。

• 在导入algopy时添加了try except。

• 更新了README.rst中使用的徽标。

• 将numpy.testing.Tester替换为pytest。

• 移除了对pyscaffold的依赖。

• 简化了setup.py和setup.cfg。

• 更新了.travis.yml配置。

• 重新组织了文档。

• 正在进行简化类的工作。

• 将unittest替换为pytest。

• 添加了finite_difference.py。

• 将，替换为。

• 恢复到coverage=4.3.4。

• 新的尝试

• 修复了冲突的导入

• 缺少EPS的导入

• 添加了缺少的FD_RULES = {}

• 移除了固定的coverage，移除了对pyscaffold的依赖

• 更新了.travis.yml和.appveyor.yml

• 将conda通道omnia替换为conda-forge

• 删除了注释掉的代码。在appveyor.yml中将pyqt设置为5

• 更新了codeclimate检查

• 停止支持Python 3.3和3.4。添加了对Python 3.6和3.7的支持

• 简化了代码。

• 将IPython固定在5.0版本，以防止测试服务器崩溃。

• 在appveyor.yml中添加了line_profiler

• 从requirements.txt中删除了line_profiler

• 修复问题#37：无法在Python 2.7上安装

• 在nd_statsmodels.py中添加了method='backward'方法

• 跳过测试_profile_numdifftools_profile_hessian和TestDoProfile

• 添加了缺失的import warnings

• 为profile_numdifftools.py、_find_default_scale.py和run_benchmark.py中的脚本添加了测试

• 为unittest.skipIf添加了原因

• 将line_profiler添加到requirements中

• 修复了缺失import warnings的问题

• 重命名测试，因为我认为这个测试会搞乱覆盖率统计

• 重新排列了测试

• 添加了更多测试。

• 清理了_find_default_scale.py

• 删除了到depsy的链接

• 回滚：安装cython和pip install setuptools

• 由于崩溃，禁用了python 3.5的sonar-scanner -X

• 回滚 [options.packages.find] 以再次排除测试

• 添加了cython，并回滚到pip install setuptools

• 更新sphinx到1.6.7

• 尝试使用conda安装setuptools。

• 将hypothesis和pytest添加到requirements.readthedocs.txt中

• 设置setuptools版本为37.0

• 将algopy、statsmodels和numpy添加到requirements.readthedocs.txt中

• 希望文档能生成，限制了sphinx

• 从测试覆盖率中删除了tests/目录的排除

• 将依赖项添加到setup.cfg中

• 重新添加six作为依赖项

• 重构并删除了注释掉的代码。

• 修复了文档字符串示例中的bug：确保传递给zeros的形状是整数。

• 修复了c_abs，使其在Python 3.6上与algopy一起工作。

• 修复了易变测试，并使其更健壮。

• 修复了.travis.yml中的bug

• 将taylor函数重构为Taylor类，以简化代码。

• 修复了问题#35并添加了测试

• 尝试简化复杂性

• 使doctests更健壮

• 更新了项目路径

• 更改了algopy的安装

• 修复了小错误

• 更新了文档字符串

• 将docstrings中的Example和Reference更改为Examples和References，以符合numpydoc样式。

• 将CHANGES.rst重命名为CHANGELOG.rst

• 重命名源路径

• 由于algopy的bug或行为改变而进行的Hack。

• 小修复。

• 尝试减少复杂性

• 减少了min_num_steps的认知复杂性

• 简化了Jacobian中的代码

• 合并了来自https://github.com/pbrod/numdifftools的master分支

• 修复了问题#34 许可证说明。

• 由于coverage中的bug导致code-climate测试报告失败，将coverage锁定为4.3.4。

• 添加了查找默认缩放因子的脚本

• 从sonarcube更新到sonarcloud

• 确保形状是整数。

• 将make_step_generator重构为step属性

• 当在Hessian中将顺序设置为不同于1或2时，向用户发出警告消息

• 更新了Gradient中的示例

• 由于运行时间过长，回滚了-timid选项到coverage

• 回滚了-pep8选项

• pep8 + 在.travis.yml中添加了-timid的覆盖率运行，以增加未覆盖的覆盖率。

• 重构taylor以减少复杂性

• 不支持Python 3.3。添加了Python 3.6

• 修复了一个小错误并更新了测试。

• 删除了不必要的括号。减少了do_profile的复杂性

• 使其与python3兼容

• 删除了assert False

• 使unittests更宽容。

• 在nd_scipy.py和profiletools.py中更新了doctest，并在travis上安装了line_profiler

• 使其与python 3兼容

• 更新了测试

• 添加了test_profiletools.py和testing.py中的capture_stdout_and_stderr

• 优化了numdifftools.core.py以提高速度：fd_rules现在只计算一次。

• 仅保留分发中的html文档。

• 添加了doctest并更新了.pylintrc和requirements.txt

• 减少测试时间，希望能在Travis CI上通过。

• 优先使用静态方法而不是实例方法

• 更好的内存管理：修复了问题 #27

• 将statsmodels添加到requirements.txt

• 添加了nd_statsmodels.py

• 简化输入

• 合并了来自https://github.com/pbrod/numdifftools的master分支

• 更新了文档链接。

Robert Parini (4)

• 避免在_get_logn中产生RuntimeWarning

• 允许fd_derivative接受复数值函数

solarjoe (1)

• doc: 添加了nd.directionaldiff示例

版本 0.9.20，2017年1月11日

Per A Brodtkorb (1)

• 更新了作者电子邮件地址，以便twine能够上传到pypi。

版本 0.9.19，2017年1月11日

Per A Brodtkorb (1)

• 更新了setup.py，尝试再次使上传到pypi工作。

版本 0.9.18，2017年1月11日

Per A Brodtkorb (38)

• 更新了setup

• 在帮助标题示例中添加了导入语句。

• 使用hypothesis添加了更严格的测试。

• 被迫使用wxagg后端

• 将matplotlib.pyplot的导入移动到主函数中，以避免在travis上产生导入错误。

• 添加了fd_derivative函数

• 更新了引用。

• 尝试自动化sonarcube分析

• 将testcoverage添加到sonarqube和codeclimate

• 简化了代码

• 添加了.pylintrc + pep8

• API的重大更改：将class成员变量self.f更改为self.fun

• 修复了问题 #25（自0.9.15以来Jacobian损坏）

版本 0.9.17，2016年9月8日

Andrew Fowlie (1)

• 修复了ReadTheDocs链接，如#21中提到的

Per A Brodtkorb (79)

• 添加了对MinMaxStepgenerator的测试

• 从core.py中删除了过时的文档

• 更新了appveyor.yml

• 修复了逆矩阵中的符号错误

• 简化了代码

• 添加了appveyor徽章，并将info.py与README.rst同步。

• 从帮助标题中删除了plot

• 添加了编程语言 :: Python :: 3.5

• 简化了代码

• 将bicomplex重命名为Bicomplex

• 简化了example_functions.py

• 将MinStepGenerator、MaxStepGeneretor和MinMaxStepGenerator移动到step_generators.py

  • 统一了步生成器

  • 将步生成器测试移动到test_step_generators.py

  • 简化了step_generators.py

• 删除了重复的代码 + pep8

• 将fornberg_weights移动到fornberg.py，并添加了taylor和derivative

• 修复了print语句

• 用range替换xrange

• 添加了示例，并使计算更健壮。

• 在nd_algopy.py中将‘backward’和‘reverse’的别名简化

• 扩展了测试，并在testing.py中添加了test_docstrings

• 用format()替换字符串插值

• 删除了过时的参数

• Fornberg方法的起始半径更小

• 简化了“n”和“order”属性

• 简化了default_scale

• 删除了不必要的括号和代码。

• 修复了Dea中的bug，并进行了一些小的重构。

• 添加了对EpsAlg的测试

• 避免使用可变默认参数，并优先使用静态方法而不是实例方法

• 重构以减少循环复杂度

• 将一些实例方法更改为静态方法

• 重命名非Pythonic变量名

• 打开xvfb（X虚拟帧缓冲区）以模拟显示。

• 添加了对Jacobian的额外测试

• 用def替换lambda函数

• 删除了未使用的导入

• 添加了对epsalg的测试

• 修复了test_scalar_to_vector

• 更新了test_docstrings

版本 0.9.15，2016年5月10日

Cody (2)

• 迁移 % 字符串格式化

• 迁移 % 字符串格式化

Per A Brodtkorb (28)

• 更新了README.rst + setup.cfg

• 用静态方法替换了实例方法 + pep8

• 合并了来自https://github.com/pbrod/numdifftools的master分支

• 修复了一个bug：替换了缺失的三重引号

• 添加了depsy徽章

• 添加了.quantificode的.checkignore

• 添加了.codeclimate.yml

• 修复了失败的测试

• 将实例方法更改为静态方法

• 使未类型化的异常处理更具体

• 用静态方法替换了局部函数

• 简化了测试

• 删除了重复的代码，简化了_Derivative._get_function_name

• 从testclimate中排除测试

• 将test_functions.py重命名为example_functions.py，并添加了test_example_functions.py

Per A. Brodtkorb (2)

• 合并了来自pbrod/autofix/wrapped2_to3_fix的pull request #17

• 合并了来自pbrod/autofix/wrapped2_to3_fix-0的pull request #18

pbrod (17)

• 更新了 conf.py

• 如果使用 sphinx，则在 setup_requires 中添加了 numpydoc>=0.5, sphinx_rtd_theme>=0.1.7

• 更新了 setup.py

• 添加了 requirements.readthedocs.txt

• 更新 README.rst，包含使用 conda 在 anaconda 包中安装的信息。

• 更新了 conda 安装描述

• 调整了参数数量，使其与覆盖的 ‘_default_base_step’ 方法一致

• 将 codecov 添加到 .travis.yml

• 尝试移除测试文件的覆盖范围

• 添加了 directionaldiff 函数，用于计算方向导数。修复了 issue #16。还添加了支持测试和示例到文档中。

• 修复了 issue #19，在雅可比矩阵中未正确处理多个观测值。

• 将 rosen 函数移动到 numdifftools.testing.py

• 从 numdifftools.testing 更新了 rosen 函数的导入

• 简化代码 + pep8 + 添加了 TestResidue

• 更新了 readme.rst，并用 format() 替换了字符串插值

• 清理了 Dea 类 + pep8

• 更新了 Wynn 外推法的参考信息。

版本 0.9.14，2015 年 11 月 10 日

pbrod (53)

• 更新了 setup.py 的文档

• 更新README.rst。

• 更新了版本

• 添加了更多文档

• 更新了示例

• 添加了 .landscape.yml，更新了 .coveragerc、.travis.yml

• 在 README.rst 中添加了 coverageall。

• 更新了 docs/index.rst

• 删除了未使用的代码并添加了 tests/test_extrapolation.py

• 更新了测试

• 添加了更多测试

• 重新添加了 c_abs c_atan2

• 移除了对 wheel、numpydoc>=0.5 和 sphinx_rtd_theme>=0.1.7 的依赖（仅用于构建文档）

• 更新了 .travis.yml 中的 conda 路径

• 在 .travis.yml 中添加了 omnia 频道

• 添加了 conda_recipe 文件，在 limits.py 中过滤了警告

版本 0.9.13，2015 年 10 月 30 日

pbrod (21)

• 更新了 README.rst 和 CHANGES.rst。

• 更新了 Limits。

• 使其能够对复函数进行微分，并允许零阶导数。

• BUG：向 Gradient、Hessian、Jacobian 添加了缺失的导数阶数 n。

• 使测试更加健壮。

• 根据 pyscaffold 版本 2.4.2 更新了 setup 结构。

• 更新了 setup.cfg 并删除了重复的测试文件夹。

• 删除了未使用的代码。

• 添加了 appveyor.yml。

• 添加了所需的 appveyor 安装脚本

• 修复了 appveyor.yml 中的错误。

• 在 requirements.txt 中添加了 wheel。

• 更新了 appveyor.yml。

• 删除了 import matplotlib。

Justin Lecher (1)

• 修复了 numpy 的最小版本。

kikocorreoso (1)

• 修复了 run_benchmark.py 中的一些打印语句，使其与 py3 兼容

版本 0.9.12，2015 年 8 月 28 日

pbrod (12)

• 更新了文档。

• 更新了 conf.py 中的版本。

• 更新了 CHANGES.rst。

• 重新实现了异常值检测，并使其更加健壮。

• 添加了 limits.py 及其测试。

• 更新了主要的测试文件夹。

• 将 Richardson 和 dea3 移动到 extrapolation.py。

• 发布新版本以上传到 PyPI。

版本 0.9.11，2015 年 8 月 27 日

pbrod (2)

• 修复了 sphinx-build 并更新了文档。

• 修复了 issue #9，反向微分法在附加参数的情况下失败。

版本 0.9.10，2015 年 8 月 26 日

pbrod (7)

• 修复了 sphinx-build 并更新了文档。

• 向 nd_algopy 添加了更多测试。

• 不再支持 Python 2.6。

版本 0.9.4，2015 年 8 月 26 日

pbrod (7)

• 修复了 sphinx-build 并更新了文档。

版本 0.9.3，2015 年 8 月 23 日

Paul Kienzle (1)

• 添加了更有用的基准图。

pbrod (7)

• 修复了错误并更新了文档。

• 对 Algopy 的易于使用的接口进行了重大重构。

• 在 nd_algopy 中添加了计算 n 阶导数的可能性，而不仅仅是 n=1。

• 向易于使用的 Algopy 接口添加了测试。

版本 0.9.2，2015 年 8 月 20 日

pbrod (3)

• 更新了文档

• 在调用 print 函数时添加了括号

• 为了通过 Travis 上 Python 2.6 和 3.2 的测试，使测试变得不那么严格。

版本 0.9.1，2015 年 8 月 20 日

Christoph Deil (1)

• 修复了 Sphinx 构建

pbrod (47)

• 使用略微不同的调用语法对 numdifftools 进行了彻底的重构。

  • 可以计算函数和使用的方法的阶数在 10-14 之间的导数。

  • 更新了文档和测试。

  • 修复了dea3中的错误。

  • 将StepsGenerator添加为自适应选项的替代品。

  • 添加了bicomplex类，用于测试复数的二阶导数的步进。

  • 添加了fornberg_weights_all，以稳定地计算最优有限差分规则。

  • 添加了高阶复数步进导数方法。

版本0.7.7，2014年12月18日

pbrod (35)

• 使travis-ci工作，以自动运行测试。

• 修复了Dea类中的错误。

• 修复了Hessian更好的误差估计。

• 修复了python 2.6的测试。

• 将测试添加为子包。

• 重构了numdifftools的文件夹。

版本0.7.3，2014年12月17日

pbrod (5)

• 小的外观修复。

• pep8和一些重构。

• 通过重构简化了代码。

版本0.6.0，2014年2月8日

pbrod (20)

• 更新并重命名README.md为README.rst。

• 简化了Derivative的调用：删除了step_fix。

• 删除了未使用的代码。

• 简化并重构。现在可以选择step_num=1。

• 将默认的step_nom从max(abs(x0), 0.2)更改为max(log2(abs(x0)), 0.2)。

• pep8化代码并确保所有测试通过。

版本0.5.0，2014年1月10日

pbrod (9)

• 更新了Gradient类和info.py中的示例。

• 添加了vec2mat的测试和文档字符串以及外观修复。

• 将代码重构为私有方法。

• 修复了问题#7：Derivative(fun)(numpy.ones((10,5)) * 2)失败。

• 使打印语句与python 3兼容。

版本0.4.0，2012年5月5日

pbrod (1)

• 修复了inf和nan值的错误。

版本0.3.5，2011年5月19日

pbrod (1)

• 修复了inf和nan值的错误。

版本0.3.4，2011年2月24日

pbrod (11)

• 使步长自动选择的更健壮。

• 添加了对algopy和scientificpython模块的易于使用的接口。

版本0.3.1，2009年5月20日

pbrod (4)

• numdifftools的第一个版本发布在google.code上

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