你能举个例子说明如何在Python中使用Scipy求解函数最小值吗？

当然可以。在Python中，我们可以使用`scipy.optimize.minimize`函数来求解函数最小值。这里以一个简单的二次函数为例：

from scipy.optimize import minimize
import numpy as np

# 定义我们要最小化的函数
def quadratic_function(x):
    return x[0]**2 + 5*x[1]**2 - 4*x[0]*x[1]

# 初始猜测点
initial_guess = np.array([2., 3.])

# 使用scipy.optimize.minimize求最小值
result = minimize(quadratic_function, initial_guess)

# 输出结果
print("Minimum value at:", result.x)
print("Optimized function value:", result.fun)

在这个例子中，我们首先导入了`minimize`函数和`numpy`。然后定义了一个二次函数`quadratic_function`，这个函数的最小值点即为该函数零点。`minimize`函数接受我们的目标函数、起始猜测值作为输入，并返回找到的最小值及其对应的参数值。