最近学习scipy中的optimize模块的几个函数，包括fsolve,leastsq。注意到里面有几处函数调用，其参数调用不是很了解。于是百度／Google了一下。看了看觉得收益匪浅。
以fsolve为例，其定义如下：
def fsolve(func, x0, args=(), fprime=None, full_output=0, col_deriv=0, xtol=1.49012e-8, maxfev=0, band=None, epsfcn=None, factor=100, diag=None)
Parameters
func : callable “f(x, *args)“
A function that takes at least one (possibly vector) argument.
x0 : ndarray
The starting estimate for the roots of “func(x) = 0“.
args : tuple, optional
Any extra arguments to `func`.
fprime : callable(x), optional
A function to compute the Jacobian of `func` with derivatives across the rows. By default, the Jacobian will be estimated.
其中args参数的传递，一直不太明白，是怎么传的，如何赋值。调用的时候是怎么判断函数需要几个参数的（这个应该是自己定义的，自己清楚）。今天查了一下函数参数的打包与解包才算弄清楚。
摘录关键部分如下：
python中的 * 和 ** ，能够让函数支持任意数量的参数，它们在函数定义和调用中，有着不同的目的。
一、打包参数
* 的作用：在函数定义中，收集所有位置参数到一个新的元组，并将整个元组赋值给变量args。
** 的作用：在函数定义中，收集关键字参数到一个新的字典，并将整个字典赋值给变量kwargs。
二、解包参数
* 的作用：在函数调用中，* 能够将元组或列表解包成不同的参数。
** 的作用：在函数调用中，** 会以键/值的形式解包一个字典，使其成为一个独立的关键字参数。
打包和解包并不能脱离函数而存在！！