我有一个函数，它接受多个参数（一个数组和两个浮点数）并返回一个标量（浮点数）。
现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数：两个浮点数。
该数组在函数内部“解包”，然后使用其内容（数组和浮点数）。
如何使用 SciPy 的 fmin 函数来完成此操作？我很难找出正确的语法。
该函数类似于：
def func(x, y, data)
data1=data[0]
data2=data[...]
...
...
result = ...x...y...data1...data2... #result is a scalar (float)
return result
什么应该scipy.optimize.fmin在这种情况下看起来像什么？
optimize.fmin(func, ???)
提前谢谢了！
一切顺利，
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scipy假设参数位于数组中。您可以定义一个辅助函数：
def helper(xy):
return func(xy[0], xy[1], data)
并最小化它optimize.fmin:
optimize.fmin(helper, np.array([x0, y0]), ...)
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