在多个参数上使用scipy最小化时，将常量参数传递给函数

可以通过使用args参数来实现。args参数允许我们将额外的参数传递给要最小化的函数。

下面是一个示例代码，展示了如何在使用scipy最小化时传递常量参数：

import scipy.optimize as opt

# 定义要最小化的函数
def my_func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# 定义常量参数
a = 2
b = 3
c = 4

# 定义初始猜测值
x0 = 0

# 使用scipy最小化函数
result = opt.minimize(my_func, x0, args=(a, b, c))

# 输出最小化结果
print(result)

在上面的示例中，my_func是要最小化的函数，它接受参数x以及常量参数a、b和c。通过将常量参数传递给args参数，我们可以在最小化过程中使用这些常量参数。

请注意，args参数接受一个元组，因此我们将常量参数作为元组传递给它。在示例中，我们将(a, b, c)作为args参数的值。

最后，使用opt.minimize函数来执行最小化过程，并将结果存储在result变量中。你可以根据需要进一步处理和使用result对象。

这是一个使用scipy最小化时传递常量参数的基本示例。根据具体的应用场景和问题，你可以根据需要调整代码和参数。