如何组织与scipy.optimize fmin init数组兼容的列表列表

scipy.optimize中的fmin函数用于最小化给定函数的值。在使用fmin函数时，要求参数x0是一个可迭代的对象，通常是一个一维的数组。如果你有一个列表的列表，你可以通过将其转换为NumPy数组来使其兼容fmin函数。

下面是将列表的列表转换为NumPy数组的示例代码：

import numpy as np

# 假设你有一个列表的列表
list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 将列表的列表转换为NumPy数组
array = np.array(list_of_lists)

# 现在你可以将该数组传递给fmin函数
result = scipy.optimize.fmin(func, array)

通过使用NumPy的array函数，我们可以将列表的列表转换为NumPy数组，从而满足fmin函数的要求。这样，你就可以在函数调用中使用array作为参数x0。

值得注意的是，你需要将代码中的func替换为你自己定义的要最小化的函数，并确保该函数接受一个一维数组作为输入。这样，fmin函数就可以正确地进行计算并找到最小值。

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