要在SciPy中实现多元函数的最小化，可以使用scipy.optimize.minimize函数。首先，需要定义一个多元函数并传递给minimize函数作为参数。下面是一个简单的示例：
117笔记问答import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定义一个多元函数
def f(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 初始猜测值
x0 = np.array([1.0, 1.0])
# 使用minimize函数进行最小化
res = minimize(f, x0, method='Nelder-Mead')
# 输出最小化结果
print(res.x)
在这个例子中，我们定义了一个简单的二元函数f(x) = x[0]^2 + x[1]^2，并使用Nelder-Mead方法进行最小化。最后打印出最小化结果。可以根据具体的需求选择不同的优化方法和参数来实现多元函数的最小化。
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