python给出关系式，有两个自变量，求因变量的最优解

在Python中，如果你有一个涉及两个自变量的数学关系式，并希望找到因变量的最优解，这通常涉及到优化问题，比如线性规划、非线性规划或者最小化某个函数。例如，如果这是一个最优化问题，你可以使用`scipy.optimize`库中的工具。

如果你有一个线性的目标函数和一组约束条件，可以使用`linprog`函数。例如：

from scipy.optimize import linprog

# 定义目标函数系数和常数项
c = [-1, -1]  # 对应于因变量的负梯度方向，最大化就是取反(-c)
A = [[1, 1]]   # 系统的系数矩阵，x1 + x2 形式的系数
b = [10]      # 约束条件的右侧值，例如x1 + x2 <= 10

res = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b)  # A_ub用于上界约束，b_ub对应其右侧值
optimal_solution = res.x  # 最优解

对于非线性问题，可以考虑使用`minimize`函数，配合合适的优化算法，如`SLSQP`（Sequential Least SQuares Programming）：

from scipy.optimize import minimize

def objective_function(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2  # 示例二次函数

constraints = [{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 1 - x[0] - x[1]}]  # x1 + x2 <= 1
initial_guess = [0, 0]

solution = minimize(objective_function, initial_guess, constraints=constraints)
optimal_solution = solution.x