我可以使用scipy.optimize.minimize将其答案限制为例如2,3,4,6,8,10吗？只是这些值而不是浮点值？
如果问题是，如果你可以在scipy.optimize.minimize中使用离散/整数/分类设计变量，答案是否定的。它主要侧重于基于梯度的优化，并假设连续设计变量和连续目标函数。您可以实现一些连续近似、分支和绑定或类似方法来求解离散设计变量。
我可以使用
scipy.optimize.minimize将其答案限制为例如 2、3、4、6、8、10 吗？
scipy.optimize.minimize不直接支持此功能，但wrapdisc包使用舍入来根据您的需要限制答案。它用作scipy.optimize上的薄包装纸。它支持量化整数变量。有了它，您可以将示例定义为QrandintVar(2, 10, 2).其自述文件中有一个用法示例。