问题：
通过评估具有负整数的函数，防止scipy暴力优化例程（或任何选择例程）。我试图优化的整体功能使用伽玛函数，该函数对于负整数是未定义的。
背景：
我正在利用scipy（包括brute和fmin）的各种优化例程来优化我编写的包含gamma函数的函数。
import scipy.optimize as sopt
param = [a, b, c]
param = sopt.brute(function_I_wrote, ((-2.0, 2.0, 0.25), (0.00, 0.25, 0.05),
(0, 4, 0.2)),finish=None)
伽玛函数使用第一个参数和您看到的值范围（-2.0,2.0,0.25）。我遇到的问题是，只要它以负整数计算函数，该例程就会被杀死，因为它未定义为gamma（neg.integer）。
问题的一部分，问题是：
math.gamma(-a)
为了欺骗它，我将所有内容都移动了0.1，以便增量为（-2.1,1.9,0.25），因此可能现在它不会落在负整数（或零）上。
是否有更正式的方法来指定优化例程必须避免第一个参数的负整数？我希望它在〜-2和~2之间的数字处进行评估，但不能在负整数处进行评估。