Track functions implemented for the probability distributions.

[WarrenWeckesser]

The script show-distr-funcs.py in the directory dev-tools/check-api generates this output (as of git a0a9ce6):

Continuous univariate distributions
===================================

1 = interval_prob
2 = noncentral_moment

                                                          s  k               
                                           s              k  u  e            
                   l        l  i           u     m        e  r  n            
                   o        o  n     l  i  p     e        w  t  t            
                   g        g  v     o  n  p  m  d  m     n  o  r            
                p  p     c  c  c     g  v  o  o  i  e  v  e  s  o     n  m  m
                d  d     d  d  d  s  s  s  r  d  a  a  a  s  i  p     l  l  o
                f  f  1  f  f  f  f  f  f  t  e  n  n  r  s  s  y  2  l  e  m
argus           ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
benini          ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  -  -  -  ✔  -  -  
benktander1     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  ✔  ✔  -  
benktander2     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  ✔  -  -  
beta            ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  
betaprime       ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  
burr12          ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  -  -  ✔  ✔  -  
cauchy          ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  -  -  -  
chi             ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  
chi2            ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  
cosine          ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  -  -  -  
exponweib       ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  
f               ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  -  -  -  
folded_normal   ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
gamma           ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  
gamma_gompertz  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  
genexpon        ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  
genextreme      ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  -  
genhyperbolic   ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
geninvgauss     ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  -  -  -  
genpareto       ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  ✔  -  -  
gompertz        ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  
gumbel_max      ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  ✔  ✔  ✔  
gumbel_min      ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  ✔  ✔  ✔  
half_logistic   ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  
hypsecant       ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  
invchi2         ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
invgamma        ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  -  
invgauss        ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  
kumaraswamy     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  
laplace         ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  ✔  ✔  
levy            ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  
loggamma        ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  
logistic        ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  ✔  ✔  ✔  
loglogistic     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  ✔  -  -  -  
lognormal       ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  
maxwell         ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  -  -  -  
nakagami        ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  
ncf             ✔  -  -  ✔  -  -  -  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
nct             ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  ✔  -  -  -  
ncx2            ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
normal          ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  
pareto          ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  
power_normal    ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  
rel_breitwigner ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  ✔  -  -  -  
rice            ✔  ✔  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  ✔  -  -  -  
slash           ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  
studentt        ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  ✔  -  -  -  -  
truncnorm       ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  -  -  
tukeylambda     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
uniform         ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  
vonmises        ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  ✔  -  -  -  -  -  -  ✔  -  -  -  -  
weibull_max     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  
weibull_min     ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  


Continuous multivariate distributions
=====================================

1 = noncentral_moment

                                                      e            
                  l     l  i              m           n            
                  o     o  n     l  i     e           t            
                  g     g  v     o  n  m  d  m        r            
               p  p  c  c  c     g  v  o  i  e  v  c  o     n  m  m
               d  d  d  d  d  s  s  s  d  a  a  a  o  p     l  l  o
               f  f  f  f  f  f  f  f  e  n  n  r  v  y  1  l  e  m
dirichlet      ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -  -  
multivariate_t ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  -  ✔  -  -  -  -  


Discrete univariate distributions
=================================

1 = support_pmf

                                                                      s  k            
                                        s                             k  u  e         
                                     l  u        i           m        e  r  n         
                                     o  p        n     i     e        w  t  t         
                                     g  p        v     n  m  d  m     n  o  r         
                                  p  p  o     c  c     v  o  i  e  v  e  s  o  n  m  m
                                  m  m  r     d  d  s  s  d  a  a  a  s  i  p  l  l  o
                                  f  f  t  1  f  f  f  f  e  n  n  r  s  s  y  l  e  m
betabinomial                      ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  -  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  
binomial                          ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  -  -  -  ✔  ✔  -  -  -  ✔  ✔  -  
fishers_noncentral_hypergeometric ✔  -  ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  -  ✔  -  -  -  -  -  -  -  
gauss_kuzmin                      ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  
hypergeometric                    ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  
logseries                         ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  -  ✔  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  
negative_binomial                 ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  -  -  -  ✔  ✔  -  -  -  ✔  ✔  -  
negative_hypergeometric           ✔  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  -  -  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  
poisson                           ✔  ✔  ✔  -  ✔  -  ✔  -  -  -  ✔  ✔  ✔  ✔  -  ✔  ✔  -  


Discrete multivariate distributions
===================================

1 = support_pmf

                                  s                                e         
                               l  u        i           m           n         
                               o  p        n     i     e           t         
                               g  p        v     n  m  d  m        r         
                            p  p  o     c  c     v  o  i  e  v  c  o  n  m  m
                            m  m  r     d  d  s  s  d  a  a  a  o  p  l  l  o
                            f  f  t  1  f  f  f  f  e  n  n  r  v  y  l  e  m
multivariate_hypergeometric ✔  ✔  ✔  -  -  -  -  -  -  -  ✔  -  ✔  ✔  -  -  -