python内点法采用函数嵌套的形式，即另编写最速下降法和目标函数的梯度函数，在内点法函数中调用 完整代码求最小化问题

以下是一个使用最速下降法实现内点法求解线性规划问题的完整Python代码：

import numpy as np
from scipy import linalg

def lp_objective(x, c):
    """
    线性规划的目标函数
    :param x: 变量
    :param c: 系数
    :return: 目标函数值
    """
    return np.dot(c, x)

def lp_grad(x, c):
    """
    目标函数的梯度
    :param x: 变量
    :param c: 系数
    :return: 目标函数的梯度
    """
    return c

def lp_barrier_objective(x, c, A, b, t):
    """
    线性规划的对数障碍函数
    :param x: 变量
    :param c: 系数
    :param A: 约束条件的系数矩阵
    :param b: 约束条件的右端向量
    :param t: 内点法参数
    :return: 对数障碍函数值
    """
    return lp_objective(x, c) - t * np.sum(np.log(b - np.dot(A, x)))

def lp_barrier_grad(x, c, A, b, t):
    """
    对数障碍函数的梯度
    :param x: 变量
    :param c: 系数
    :param A: 约束条件的系数矩阵
    :param b: 约束条件的右端向量
    :param t: 内点法参数
    :return: 对数障碍函数的梯度
    """
    return lp_grad(x, c) + t * np.dot(A.T, 1 / (b - np.dot(A, x)))

def backtracking(x, c, A, b, t, dx, alpha=1, rho=0.9, c1=1e-4):
    """
    回溯线性搜索算法
    :param x: 变量
    :param c: 系数
    :param A: 约束条件的系数矩阵
    :param b: 约束条件的右端向量
    :param t: 内点法参数
    :param dx: 梯度方向
    :param alpha: 初始步长
    :param rho: 缩小因子
    :param c1: Armijo条件中的常数
    :return: 步长
    """
    while lp_barrier_objective(x + alpha * dx, c, A, b, t) > lp_barrier_objective(x, c, A, b, t) + c1 * alpha * np.dot(lp_barrier_grad(x, c, A, b, t), dx):
        alpha = rho * alpha
    return alpha

def lp_interior_point(c, A, b, x0, t=1, mu=10, tol=1e-6, max_iter=100):
    """
    线性规划的内点法
    :param c: 系数
    :param A: 约束条件的系数矩阵
    :param b: 约束条件的右端向量
    :param x0: 初始解
    :param t: 内点法参数
    :param mu: 内点法参数
    :param tol: 精度要求
    :param max_iter: 最大迭代次数
    :return: 最优解和最优值
    """
    m, n = A.shape
    x = x0
    for k in range(max_iter):
        # 计算当前点的梯度和Hessian矩阵
        g = lp_barrier_grad(x, c, A, b, t)
        H = np.block([[np.zeros((n, n)), A.T], [A, -np.diag(1 / (b - np.dot(A, x))))]])

        # 判断是否满足精度要求
        if linalg.norm(g, np.inf) <= tol:
            break

        # 计算搜索方向和步长
        d = linalg.solve(H, -np.concatenate((g, np.zeros(m))))
        dx, ds = d[:n], d[n:]

        # 计算步长
        alpha = backtracking(x, c, A, b, t, dx)

        # 更新解
        x = x + alpha * dx

        # 更新内点法参数
        t = mu * t

    return x, lp_objective(x, c)

# 测试
c = np.array([1, 2])
A = np.array([[2, 1], [1, 2], [-1, 0], [0, -1]])
b = np.array([3, 3, 0, 0])
x0 = np.array([0, 0])
x, f = lp_interior_point(c, A, b, x0)
print("Optimal value: ", f)
print("Optimal x: ", x)

以上代码实现了求解如下线性规划问题：

$$\min_{x_1,x_2} x_1 + 2x_2$$

$$\text{s.t.} \quad 2x_1 + x_2 \leq 3, x_1 + 2x_2 \leq 3, x_1 \geq 0, x_2 \geq 0$$

其中，`lp_interior_point`函数使用内点法求解线性规划问题。`backtracking`函数实现了回溯线性搜索算法，`lp_objective`和`lp_grad`分别是目标函数和目标函数的梯度函数，`lp_barrier_objective`和`lp_barrier_grad`分别是对数障碍函数和对数障碍函数的梯度函数。