scipy.optimize.newton不接受"full_output“选项
scipy.optimize.newton是SciPy库中的一个函数，用于数值求解非线性方程的根。它使用牛顿法来逼近方程的根，并提供了一些可选参数来定制求解过程。
在函数调用中，scipy.optimize.newton不接受"full_output"选项。这意味着无法通过该选项来获取关于求解过程的详细输出信息，例如迭代次数、收敛性判断等。相反，该函数只返回一个根的估计值。
对于需要获得更多求解过程信息的情况，可以考虑使用其他与scipy.optimize.newton功能类似的函数，如scipy.optimize.root、scipy.optimize.fsolve等。这些函数提供了更多的选项来控制求解过程，并返回有关迭代过程的详细信息。
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只要我省略了full_output选项，下面的代码就可以工作。from scipy import optimize
res = optimize.newton(calcdelta, currentstartcost, full_output=True) 但是当包含full_output时( True或False)，它会显示以下错误： TypeError: newton()获得意外的关键字参数“full_output” 这不是世界末日，但任何帮助都将不胜感激！
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~\AppD
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_brentq(f，a，b，xtol，rtol，maxiter，args，full_output，disp)为单位
def xirr(values, dates): return scipy.optimize.newton
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f = lambda
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res_brute = spo.brute(self.minimize_this，rranges，full_output=True，finish=spo.fmin
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theta): File "/Users/jadecheclair/Documents/PHY479Y/FindT_a.py", line 85, in <module>
T_a_0 = scipy.
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dy_dt[
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format.json { render :json
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warnflag = fmin(myFclass.error, w0, maxiter=2000,
maxfun=2000, full_output
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