⚙️ قابلیت مهم SciPy: بهینه‌سازی (Optimization) با scipy.optimize

یکی از قدرتمندترین بخش‌های SciPy ماژول scipy.optimize است؛ ابزاری برای پیدا کردن کمینه‌ها، بیشینه‌ها و ریشه‌ی توابع ریاضی.
بهینه‌سازی در بسیاری از حوزه‌ها ضروری است، از یادگیری ماشین گرفته تا مهندسی، اقتصاد، داده‌کاوی و حتی مدل‌سازی های علمی.
با استفاده از کتابخانه SciPy این کار را تنها می‌توان با چند خط کد انجام داد.


🔹 یک مثال ساده: یافتن کمینهٔ یک تابع

در این مثال می‌خواهیم کمینهٔ تابع زیر را پیدا کنیم:

f(x) = x^2 + 5x + 6

کد:

from scipy import optimize

def f(x):
    return x**2 + 5*x + 6

result = optimize.minimize(f, x0=0)  # مقدار اولیه x0
print(result.x)

📤 خروجی:

[-2.49999998]

خروجی به ما می‌گوید کمینهٔ این تابع در x = -2.5 قرار دارد، دقیقاً مشابه همان چیزی که با حل معادلان ریاضی هم می‌توان آن دست یافت.

🔹 کاربردهای این قابلیت
● تنظیم پارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین 🤖
● حل مسائل مهندسی و بهینه‌سازی طراحی ⚙️
● محاسبات اقتصادی و تحقیق در عملیات
● حل معادلات غیرخطی و سیستم‌های پیچیده


📚 منبع:

🔘 SciPy documentation

#️⃣ #پایتون #کتابخانه_پایتون #بهینه_سازی #برنامه‌نویسی #آموزش_پایتون #پای_ویژن
#Python #SciPy #Optimization #MachineLearning #ScientificComputing #PyVision

🌐 @PyVision