Python优化算法篇 scipy.optimize
Scipy是一个用于数学、科学和工程的开源库，它建立在NumPy的基础上，提供了一系列强大的科学计算工具。在Scipy中，优化模块（scipy.optimize）提供了多种优化算法，用于求解最小化或最大化问题。这个模块涵盖了许多经典的优化算法，包括无约束优化、约束优化、全局优化等。

问题场景：

最优化问题，找到函数的最值。

例如，在进行图像去畸变时，通过不断调整畸变参数，使得关键点坐标尽可能靠近理想点。

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优化理论：

最优化方法的思路。多变量多参数优化。

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优化算法：

scipy.optimize.minimize

初步理解和简单使用的代码实现可以参考：
【入门】python scipy.optimize.minimize多变量多参数优化
涉及到模块功能，参数解释和不同算法的选择，可以参考：
【进阶】python模块：Scipy.optimize.minimize规划问题求解
【进阶】python非线性规划scipy.optimize.minimize介绍
【实战】python 非线性规划（scipy.optimize.minimize）
【实战】资产组合理论与实战（4) - 使用scipy.optimize.minimize优化

scipy.optimize.basinhopping

Python中的盆地跳跃(Basin Hopping)优化
Python SciPy optimize.basinhopping用法及代码示例
Python scipy.optimize.basinhopping实例讲解

scipy

【挺好】Python中优化模块scipy.optimize的优化算法介绍
官方文档 scipy