拟合与优化optimize

scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面

• 使用各种算法(例如BFGS，Nelder-Mead单纯形，牛顿共轭梯度，COBYLA 或 SLSQP )的无约束和约束最小化多元标量函数(minimize())

• 全局(蛮力)优化程序(例如，anneal()，basinhopping())

• 最小二乘最小化(leastsq())和曲线拟合(curve_fit())算法

• 标量单变量函数最小化(minim_scalar())和根查找(newton())

• 使用多种算法(例如，Powell，Levenberg-Marquardt混合或Newton-Krylov等大规模方法)的多元方程系统求解(root)