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)
