这是1.8.x系列中的一个仅修正错误的版本。
GH-4276：对象阵列的固定平均值、Var、Std方法
GH-4262：删除不安全的mktemp使用
GH-2385:绝对（复杂（inf））在python3中引发无效警告
GH-4024:序列分配不会引发形状不匹配的异常
GH-4027:修复超过bufferSize的字符串的块读取
GH-4109:修复0-D数组索引的对象标量返回类型
GH-4018：修复UFUNCS内存分配失败的丢失检查
GH-4156：高阶Linalg.norm丢弃复杂数组的虚元素
GH-4144:Linalg:norm在longdouble上失败，signed int
GH-4094：修复nat处理从“步调”到“步调”字符串到“日期时间”
GH-4051：修复从“跨步”到“跨步”字符串到“日期时间”的未初始化使用
GH-4093:在python 2.6.6下加载compressed.npz文件失败
GH-4138:在python 3.4中使用非本机endian memoryview的segfault
GH-4123:修复lexsort中缺少空签入
GH-4170:仅修复本机长时间签入内存视图
GH-4187:修复32位上的大文件支持
GH-4152:FromFile:确保python3中的文件句柄位置同步
GH-4176：clang兼容性：转换文件中的拼写错误
GH-4223:获取非整数项导致数组返回
GH-4197：修复内存视图故障案例中的内存小泄漏
GH-4206：用单线程python修复构建
GH-4220:将versionAdded:：1.8.0添加到ufunc.at docstring
GH-4267：改进内存分配失败的处理
GH-4267：在UFUNC.AT中固定使用不带GIL的CAPI。
GH-4261：检测GNU编译器的供应商版本
GH-4253:IRR返回NAN而不是有效的否定答案
GH-4254:修复字节数组不必要的字节顺序标志更改
GH-3263:numpy.random.shuffle蒙面阵的clobbers面具
GH-4270:np.random.shuffle不适用于灵活的数据类型
GH-3173：当“大小”参数为“随机”时出现分段错误。多项式
GH-2799:允许在复杂列表中使用unique
GH-3504:修复整数数组标量的linspace截断
GH-4191:get_info（“openblas”）不读取库键
GH-3348：来自PEP3118格式的u描述符u中的访问冲突
GH-3175:Bytearray中numpy.array（）的分段错误
GH-4266:HistogramDD-对于非常接近最后一个边界的条目的错误结果
GH-4408：修复对象数组的stride-stricks.as-stride函数
GH-4225:修复Windows编译器版本上np.inf的log1p和exmp1返回
GH-4359:在flex数组的str.格式中修复无限递归
GH-4145：指数运算符的广播结果形状不正确
GH-4483：固定点、乘、内的交换性（标量、矩阵_objs）
GH-4466：当尺寸可能改变时，延迟npyiter尺寸检查
GH-4485：缓冲步幅被错误地标记为固定
GH-4354:字节边界在datetime数据类型中失败
GH-4486：从/到高精度datetime64对象的segfault/错误转换
GH-4428:Einsum（无、无、无、无）导致SegFault
GH-4134：未初始化的用于大小1对象缩减
什么时候？ NpyIter_RemoveAxis 现在调用，迭代器范围将被重置。
NpyIter_RemoveAxis
当跟踪多索引而不缓冲迭代器时，可以使用 NpyIter_RemoveAxis . 在这种情况下，迭代器可以缩小大小。因为迭代器的总大小是有限的，所以迭代器在调用之前可能太大。在这种情况下，它的大小将设置为 -1 以及在构造时，但在删除多索引、设置迭代器范围或获取下一个函数时发出的错误。
-1
这对当前工作的代码没有影响，但强调了在可能发生这些情况时检查错误返回的必要性。在大多数情况下，被迭代的数组和迭代器一样大，这样就不会发生这样的问题。
集合 numpy.distutils.system_info.system_info.verbosity = 0 然后打电话给 numpy.distutils.system_info.get_info('blas_opt') 不会在输出上打印任何内容。这主要适用于使用numpy.distutils的其他包。
numpy.distutils.system_info.system_info.verbosity = 0
numpy.distutils.system_info.get_info('blas_opt')
实用程序函数npy-pyfile-dup和npy-pyfile-dupclose被内部缓冲python 3应用于其文件对象而中断。要修复这两个新函数npy_pyfile_dup2和npy_pyfile_dupclose2在npy_3kcompat.h中声明，旧函数已弃用。由于这些函数的脆弱性，建议尽可能使用python API。