要在SciPy中實現多元函數的最小化，可以使用scipy.optimize.minimize函數。首先，需要定義一個多元函數并傳遞給minimize函數作為參數。下面是一個簡單的示例：
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 定義一個多元函數
def f(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
# 初始猜測值
x0 = np.array([1.0, 1.0])
# 使用minimize函數進行最小化
res = minimize(f, x0, method='Nelder-Mead')
# 輸出最小化結果
print(res.x)
在這個例子中，我們定義了一個簡單的二元函數f(x) = x[0]^2 + x[1]^2，并使用Nelder-Mead方法進行最小化。最后打印出最小化結果。可以根據具體的需求選擇不同的優化方法和參數來實現多元函數的最小化。
