传递许多参数以进行科学优化

Question

我正在尝试对线性回归进行scipy优化。我尝试优化的beta和alpha有所不同，这些beta和alpha的长度因情况而异。是否可以做类似的事情：

params = [[betas],[alphas]] #beta, alpha of different lengths
minimize(function,params)

当我得到ValueError: setting an array element with a sequence时，这显然不起作用。因此，为了解决这个问题，我一直将参数作为向量传递，然后执行以下操作：

def function(params):
    betas = params[0:k]
    alphas = params[k:j]

用于某些全局j，k变量。但是，这是一种令人讨厌的处理方式，并且容易出错，因此我想知道是否有一种更简单的方法。