# Darstellung
x1 = np.linspace(-4, 4, 101)
x2 = np.linspace(-4, 4, 101)
X1, X2 = np.meshgrid(x1, x2)
funktionswerte = fu.beale([X1, X2])
plt.contourf(X1, X2, funktionswerte, levels=100)
plt.title("beale Minimum")
plt.plot(min.x[0], min.x[1], 'go')
plt.text(min.x[0], min.x[1], "Minimum")
plt.plot(guess[0], guess[1], 'ro')
plt.text(guess[0], guess[1], "Startwert")
plt.show()
if e:
guess = np.array(startwerte)
min = sc.minimize(fu.spellucci, guess, method='Nelder-Mead')
print("Minimum bei x1 = {}, x2 = {} mit dem Wert f(x1,x2) = {}".format(
round(min.x[0], 4), round(min.x[1], 4), min.fun))
# Darstellung
x1 = np.linspace(-4, 4, 101)
x2 = np.linspace(-4, 4, 101)
X1, X2 = np.meshgrid(x1, x2)
funktionswerte = fu.spellucci([X1, X2])
plt.contourf(X1, X2, funktionswerte, levels=100)
plt.title("spellucci Minimum")
plt.plot(min.x[0], min.x[1], 'go')
plt.text(min.x[0], min.x[1], "Minimum")
plt.plot(guess[0], guess[1], 'ro')
plt.text(guess[0], guess[1], "Startwert")
plt.show()
