d = y e = y startwerte = [2, 0] if a: guess = np.array(startwerte) min = sc.minimize(fu.rosenbrock, 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.rosenbrock([X1, X2]) plt.contourf(X1, X2, funktionswerte, levels=100) plt.title("Rosenbrock 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 b: guess = np.array(startwerte) min = sc.minimize(fu.himmelblau, 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