Python 是一種非常流行的編程語言，在解決最優解問題上也有著強大的表現力。Python 可以用來求解線性規劃、最小二乘問題、最優解等問題。

求解最優解可以通過多種方法來實現。其中一種常用的方法是使用 Python 編寫優化算法。Python 中的 scipy.optimize 庫是一個強大的優化庫，可以使用它來求解各種問題的最優解。

下面是一個使用 Python 求解最優解的簡單例子：

# 導入 scipy 庫
import scipy.optimize as optimize
# 定義優化函數
def optimization_function(x):
return (x ** 3 - 4 * x ** 2 + 5 * x + 10)
# 求解最優解
result = optimize.minimize_scalar(optimization_function)
# 輸出結果
print(result)

在這個例子中，我們定義了一個優化函數 optimization_function，并使用 scipy.optimize 庫中的 minimize_scalar 函數來求解最優解。最后，我們打印出求解結果。

Python 的優勢在于可以使用大量的庫來簡化計算過程。在求解最優解問題時，我們可以使用 NumPy 庫來處理矩陣計算，或使用 matplotlib 庫來繪制數據可視化等等。