这个约束
t[0] + t[1] = 1
将是等式（type='eq'）约束，其中您必须创建一个必须等??于零的函数：
def con(t):
return t[0] + t[1] - 1
然后dict，您对约束进行了定义（字典列表（如果有多个））：
cons = {'type':'eq', 'fun': con}
我从未尝试过，但是我相信要保持t真实，您可以使用：
con_real(t):
return np.sum(np.iscomplex(t))
并cons同时包含两个约束：
cons = [{'type':'eq', 'fun': con},
{'type':'eq', 'fun': con_real}]
然后您cons输入minimize为：
scipy.optimize.minimize(func, x0, constraints=cons)
602392714
清零编程群