Scipy optimize.newtonは、初期ステップサイズが1e-4としてハードコードされています。この関数を異なるステップサイズ（理想的にはパラメータとして指定）で使用する最良の方法は何ですか？Scipy最適化ニュートン割線法
# https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.19.0/scipy/optimize/zeros.py#L160
else:
# Secant method
p0 = x0
if x0 >= 0:
p1 = x0*(1 + 1e-4) + 1e-4
最初のステップサイズは、それがabs(x0)*1e-4 + 1e-4で、1e-4ではありません。たとえば、x0 = 1000の場合、初期ステップは0.1001になります。
ある目標の最初のステップサイズがhである場合は、変数x = x0 + 1e4*h*tの直線的な変更で実現できます。ここで、tは新しい変数です。 tに関しては、開始点は0です。したがって、ニュートンの方法は、サイズが1e-4のステップを作成します。これは、xという用語では、hに変換されます。
例：funcが本来の機能である
root = newton(lambda t: func(x0 + 1e4*h*t), 0) * 1e4 * h + x0
。これは元の変数xに関して根を返します。
これが便利な機能（非常に確実な機能）であることが確信できたら、機能リクエストを開き、引数に初期ステップサイズを追加するように頼むことができます。 '1e-4'を' initial_step'（または何か）のような変数に置き換えてインストールしたscipyのバージョンに追加してscipy 'の人に通知してください。'はそれをマージします分散バージョンでは、適合していると見える場合（実際にgithubマージリクエストの専門家ではありませんが、不正確です） – gionni