python中fmin函数的用法

在Python中，fmin()函数是SciPy库中的一个优化函数，用于在给定的函数上执行无约束优化。

fmin()的语法如下：

scipy.optimize.fmin(func, x0, args=(), xtol=0.0001, ftol=0.0001, maxiter=None, maxfun=None, full_output=0, disp=1, retall=0, callback=None)

其中，参数含义如下：

- func：要优化的函数，接受一个参数并返回一个标量结果。
- x0：给定的初始值，是一个一维数组。
- args：可选参数，是一个元组，包含传递给func的额外参数。
- xtol和ftol：可选参数，分别是x和f的容差值，默认值为0.0001。
- maxiter和maxfun：可选参数，分别是最大迭代次数和最大函数调用次数。
- full_output：可选参数，如果为True，则返回优化结果和其他诊断信息。
- disp：可选参数，如果为True，则在每次迭代时打印优化信息。
- retall：可选参数，如果为True，则返回所有迭代的解向量。
- callback：可选参数，是一个可调用的函数，每次迭代时都会被调用。

fmin()函数的返回值是最小化函数的解向量。

下面是一个用fmin()函数求解函数x^2+2x-3的最小值的例子：

from scipy.optimize import fmin

def func(x):
    return x**2 + 2*x - 3

x0 = [0]
res = fmin(func, x0)
print(res)

输出结果为：[-1.]，表示函数x^2+2x-3的最小值为-4，此时x的取值为-1。