SciPy（Python）中的minimize函数接受什么大小的参数？

我正在阅读SciPy文档并使用Python，看看是否可以实现他们谈论的东西。然而，我似乎无法理解下面的代码中发生了什么

从

在本例中，Rosenbrock函数似乎将size-4数组作为第一个变量，将size-4数组作为第二个变量。这是因为x[1:]与x[：-1]一起使用

这最终是如何给出一个包含五个结果的数组的？当然最小化函数只运行四次，每次运行一对值（分别取自x[1:]和x[：-1]）

另外，将两个变量的值存储在两个不同的数组中不是更有意义吗

对不起，如果我错过了一些非常明显的东西，请提前感谢

---

V

rosen

的编写方式可以接受几乎任何长度的

x

，并返回一个值，即

和。像
x[1:]-x[：-1]
这样的表达式只取连续项之间的差值

minimize
本身需要
x0
，一个1d数组，这里有5个元素长。它改变所有元素，直到
rosen
总和最小化。所以它是最小化一个向量，或一维数组。在我看来，
x0
可以有不同的长度，从
（2，）
SciPy实现的Rosenberg函数不是常用的函数


但似乎是最重要的


对于更高的维度。因此
x[1://code>和
x[：-1]
不是索引两个维度（x，y），而是以一种方便的方式实现上述功能

hpaulj回答的一个注意事项是：它不一定会像人们所能做的那样输出一个值

from scipy.optimize import rosen
points = np.array([[1, 1, 1, 1], [1, 2, 3, 4]]).T
rosen(points)

--> array([    0.,  2705.])

一次计算多个输入向量。
您所说的“第一个变量”和“第二个变量”是什么意思？只有一个参数被传递给
rosen
。它如何处理这一论点是它自己的事。
from scipy.optimize import rosen
points = np.array([[1, 1, 1, 1], [1, 2, 3, 4]]).T
rosen(points)

--> array([    0.,  2705.])