Vue d'ensemble

SciPy 1.15, publie le 1er fevrier 2025, fonctionne nativement avec NumPy 2.x et ameliore les performances des solveurs.

Fonctionnalites principales

Support natif NumPy 2.x

SciPy 1.15 est compile nativement contre NumPy 2.x, beneficiant des ameliorations de performance et de la nouvelle API de types.

python 
import scipy
import numpy as np

print(f'SciPy {scipy.__version__}')   # 1.15.0
print(f'NumPy {np.__version__}')       # 2.x

# Les fonctions SciPy exploitent NumPy 2.x
from scipy import linalg
A = np.random.randn(100, 100)
inv = linalg.inv(A)
print(f'Verification: {np.allclose(A @ inv, np.eye(100))}')

Solveurs optimises

Les solveurs d'equations differentielles et d'optimisation sont plus rapides grace a de meilleurs algorithmes sous-jacents.

python 
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

def rosenbrock(x):
    return sum(100 * (x[1:] - x[:-1]**2)**2 + (1 - x[:-1])**2)

x0 = np.zeros(10)
result = minimize(rosenbrock, x0, method='L-BFGS-B')
print(f'Minimum: {result.fun:.6f}')
print(f'Iterations: {result.nit}')

Sources