调用cvx包求解min||y-As||2+M^(-1/2)*|Ws^(1/2)Ds|

首先，需要安装cvxpy包，可以使用以下命令进行安装：

pip install cvxpy

然后，可以使用以下代码求解该优化问题：

import cvxpy as cp
import numpy as np

# 定义优化问题的变量
n = 10
m = 5
A = np.random.randn(n, m)
s = np.random.randn(m)
D = np.diag(s)
y = np.random.randn(n)
M = 2

# 定义优化问题
x = cp.Variable(m)
obj = cp.Minimize(cp.norm(y - A @ x) + cp.norm(cp.multiply(cp.inv_sqrt(M), cp.multiply(cp.sqrt(D) @ x, s))))
prob = cp.Problem(obj)

# 求解优化问题
prob.solve()

# 打印结果
print("最小值为：", prob.value)
print("最小化目标函数的参数 x 为：", x.value)

这里使用了cvxpy的变量定义和优化问题定义，其中`cp.Variable`定义变量，`cp.Minimize`定义目标函数，`cp.Problem`定义整个优化问题。在求解时，可以使用`prob.solve()`进行求解。

需要注意的是，该优化问题需要求解二次规划问题，因此需要求解器支持二次规划求解。如果安装的cvxpy包无法求解该问题，可以考虑安装第三方求解器，如OSQP、ECOS等，并使用`prob.solve(solver=xxx)`指定求解器。