args在scipy优化中到底做了什么？

在scipy优化中，args是一个可选参数，用于传递额外的参数给被优化的目标函数。它可以是一个元组或字典，其中包含了目标函数所需的额外参数。

当使用scipy的优化函数进行优化时，目标函数通常只接受一个参数，即待优化的变量。然而，在实际应用中，有时候需要传递一些额外的参数给目标函数，这些参数可能是固定的常数、其他变量的值或者其他需要在优化过程中使用的信息。

这时候，可以使用args参数来传递这些额外的参数。通过将这些参数打包成一个元组或字典，然后将其作为args参数传递给优化函数，目标函数就可以在优化过程中访问这些参数。

使用args参数的优势在于可以灵活地传递不同的参数给目标函数，而不需要修改目标函数的定义。这样可以提高代码的复用性和可扩展性。

在scipy中，常用的优化函数如scipy.optimize.minimize和scipy.optimize.curve_fit都支持args参数。具体使用方法可以参考scipy官方文档中对这些函数的介绍。

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