小心numpy-arrays，对数组进行操作和对标量进行操作！
Scipy
Optimizer假定输入（初始点）是一维数组，在其他情况下通常会出错（例如，列表变成数组，如果您假设要处理列表，则事情会变得很混乱；这类问题是这在StackOverflow上很常见，调试起来并不是一件容易的事；代码交互很有帮助！）。
import numpy as npimport mathx = np.ones(1)np.sin(x)> array([0.84147098])math.sin(x)> 0.8414709848078965 # this only works as numpy has dedicated support # as indicated by the error-msg below!x = np.ones(2)np.sin(x)> array([0.84147098, 0.84147098])math.sin(x)> TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars
老实说：这是对numpy的非常基本的了解的一部分，在使用scipy的某些敏感函数时应该理解。
