给我对应的python代码

如果你想在Python中实现一维Armijo线搜索算法，你可以参考以下代码片段，这里是一个基本的示例：

import numpy as np

def armijo_search(func, x, grad_f, initial_step_size=1., c=0.5, rho=0.5):
    step_size = initial_step_size
    while True:
        next_x = x - step_size * grad_f(x)
        if func(next_x) <= func(x) + c * step_size * grad_f(x).dot(grad_f(x)):
            return next_x, step_size
        step_size *= rho  # 如果不满足条件，减小步长

# 示例：优化一个简单的一元二次函数
def quadratic_func(x):
    return 0.5 * x**2

x = 10.0  # 初始点
grad_f = lambda x: x  # 函数的梯度
next_x, step_size = armijo_search(quadratic_func, x, grad_f)

print(f"Next iteration point: {next_x}, Step size: {step_size}")

在这个例子中，`func`是你需要优化的目标函数，`grad_f`是其梯度函数，`x`是当前的点。函数会返回下一个迭代点及其步长。