已知若干点坐标，如何用python确定一个最小圆的半径，让所有点都在圆内呢？注意，这个圆的圆心不一定在给出的点上。

你可以使用 Python 中的库函数 scipy.spatial.distance 和 scipy.optimize 来解决该问题。具体的解法可以参考以下代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import distance
from scipy.optimize import minimize

# 计算两个点之间的距离
def dist(p1, p2):
    return distance.euclidean(p1, p2)

# 判断点是否在圆内
def in_circle(center, radius, p):
    return dist(center, p) <= radius

# 计算圆的半径
def calc_radius(center, points):
    return max([dist(center, p) for p in points])

# 最小化圆的半径
def func(c, points):
    return -min([dist(c, p) for p in points])

# 已知若干个点的坐标，找到一个最小圆
def find_minimum_circle(points):
    x0 = np.mean(points, axis=0)
    res = minimize(func, x0=x0, args=(points,), method='Nelder-Mead')
    center = res.x
    radius = calc_radius(center, points)
    return center, radius

# 测试
points = np.array([(1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8)])
center, radius = find_minimum_circle(points)
print("圆心:", center)
print("半径:", radius)
for p in points:
    print(in_circle(center, radius, p))

其中，find_minimum_circle 函数接收若干个点的坐标作为输入，返回一个最小圆的圆心和半径。在函数内部，首先使用 numpy 库计算出所有点的平均值作为初始圆心，然后使用 scipy.optimize 库中的 minimize 函数进行最小化求解。最后用 calc_radius 函数计算半径并返回圆心和半径。

注意：由于 AI 没有真实的计算环境，可能存在语法错误等问题，需要修改和测试。