matllib求三维函数 x+ y^2/4*x + 2/z在（0.5，0.5，0.5）最小值

Matplotlib主要是数据可视化库，并不是用于数值优化或计算最小值的工具。不过，对于你提到的求解三维函数的最小值问题，通常需要使用数学优化软件包如NumPy、SciPy或者专门的机器学习库如Scikit-optimize等。

假设我们要用Python的NumPy和Scipy来找到这个函数 \(f(x, y, z) = x + \frac{y^2}{4}x + \frac{2}{z}\) 在点 \((0.5, 0.5, 0.5)\) 的最小值，可以按照以下步骤操作：

首先，导入必要的库：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

然后定义目标函数 `objective_function` 和初始猜测点 `(0.5, 0.5, 0.5)`：

def objective_function(x):
    return x[0] + (x[1]**2) / 4 * x[0] + 2 / x[2]

initial_guess = np.array([0.5, 0.5, 0.5])

接着，使用 `minimize` 函数求解最小值：

result = minimize(objective_function, initial_guess)
minimum_value = result.fun
optimal_point = result.x

`result.fun` 将给出最小值，而 `result.x` 则会返回找到的最小值对应的 \(x, y, z\) 值。