优化：替换已知和解决的价值。蟒蛇

Question

我正在为单个变量函数编写一个最小化函数。我想创建一个'xmin'数组，其中包含在二阶导数中替换的x的值，使得二阶导数大于0。

代码似乎在调用'xmin'时出错。我不知道如何用优化值替换未知'x'的值。

这就是我的尝试：

   from sympy import Symbol
   import numpy as np


   from sympy import solve

   x = Symbol('x')
   def fun(x):
       return x**2 

   First = fun(x).diff(x)
   Second = First.diff(x)

   xopt = solve(First, x)
   xmin = solve(Second, x=xopt)
   xmin = [i for i in xmin if i > 0]


   print('First derivative:\n', First)
   print('Second derivative:\n', Second)
   print('Optimal points:\n', xopt)
   print('Minimum:\n',xmin)
   print('End')