优化.fsolve在多元函数的情况下

Question

我需要解一个f(x,y)=0形式的代数方程，我知道y的值是y0。一种可能的方法是定义一个新函数，它是x的唯一函数

y0=0.1 
def g(x):
    return f(x,y=y0)

然后使用fsolve找到新函数g的解决方案：

from scipy import optimize
solution = optimize.fsolve(g,x0=0.1)

有没有更优雅的方法？我想指定我知道y的值，而不需要定义新函数。你知道吗

Answer 1

将y0或任何其他额外输入作为args传递给函数。你知道吗

下面是一个最小的例子。你知道吗

def f(x,y):
  return 2*x*x - y
scipy.optimize.fsolve(func, x0=3, args=(5))  # y0=5


array([1.58113883])