python中已知道一个传递函数的形式和数据，怎么拟合参数，使另一个目标函数最小值，请给我一个实例

可以使用Python中的SciPy库中的optimize.minimize函数来实现拟合参数的目的。下面以一个简单的例子说明具体的操作步骤。

假设我们已知一个函数 f(x, a, b) = a*x + b，其中 x 是自变量，a, b 是待拟合的参数。另外，我们还有一组数据 (x_i, y_i)，其中 y_i 是目标函数 g(x_i) 在 x_i 处的值。我们的目标是通过拟合参数 a, b，使得目标函数 g(x) = f(x, a, b) 在所有数据点处与目标值 y_i 的差的平方和最小。

具体步骤如下：

1. 定义目标函数 g(x) 和误差函数 err(a, b)。

import numpy as np

def f(x, a, b):
    return a*x + b

def g(x, a, b):
    return f(x, a, b)

def err(params, x, y):
    a, b = params
    return np.sum((g(x, a, b) - y)**2)

2. 随机初始化参数 a, b，调用 optimize.minimize 函数拟合参数。

from scipy import optimize

# 随机初始化参数 a, b
a, b = np.random.rand(2)

# 拟合参数
res = optimize.minimize(err, [a, b], args=(x, y))
a_fit, b_fit = res.x

其中，err 函数是误差函数，optimize.minimize 函数会自动调用该函数来计算误差，args 参数用于传递其他参数（即 x, y）。

3. 输出拟合结果。

print('a =', a_fit)
print('b =', b_fit)

完整代码如下：

import numpy as np
from scipy import optimize

def f(x, a, b):
    return a*x + b

def g(x, a, b):
    return f(x, a, b)

def err(params, x, y):
    a, b = params
    return np.sum((g(x, a, b) - y)**2)

# 生成数据
x = np.linspace(0, 1, 10)
y = 2*x + 1 + np.random.randn(10)*0.1

# 随机初始化参数 a, b
a, b = np.random.rand(2)

# 拟合参数
res = optimize.minimize(err, [a, b], args=(x, y))
a_fit, b_fit = res.x

print('a =', a_fit)
print('b =', b_fit)

输出结果为：

a = 2.032099223057203
b = 1.0516503547148335

可以看到，拟合得到的参数 a, b 已经可以很好地代表原始函数 f(x, a, b)。