请通过python写一段代码，能够求出∑_(i=1)^9▒( 〖s_i-N+〖Ne〗^(-bt_i ))〗^2表达式最小的时候的b和N的取值

这个表达式是一个数学优化问题，通常用于找到一组最优参数 b 和 N，使得某个函数的平方误差最小。在Python中，我们可以使用`scipy.optimize.minimize`函数，它属于Scipy库的一部分，用于解决这类非线性最小化问题。但是请注意，由于该表达式涉及到指数运算和平方根，我们需要先导入必要的库并定义目标函数。

这是一个简单的例子：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 假设我们有数据 s_i 和 bt_i
s_data = np.array([...])  # 替换为实际的数据列表
bt_data = np.array([...])  # 替换为实际的数据列表

def objective_function(b, N):
    Ne = 1  # 常数，可以根据实际情况调整
    diff = s_data - N + Ne**(-bt_data * b)
    return np.sum(diff**2)

initial_guess = [0.5, 50]  # 初始猜测的b和N值
bounds = [(0, None), (0, None)]  # 设置b和N的搜索范围，如果需要的话可以调整

result = minimize(objective_function, initial_guess, bounds=bounds)
optimal_b, optimal_N = result.x

print(f"Optimal b: {optimal_b}")
print(f"Optimal N: {optimal_N}")