Python編程語言在使用目標函數解題方面非常強大，在數學建模和機器學習等領域得到了廣泛的應用。一個目標函數是一個數學式子，它描述了我們希望優化的變量和約束條件之間的關系。

Python中使用目標函數時需要先定義一個函數，該函數包含一個或多個變量作為參數，并返回一個值。這個函數就是我們的目標函數。我們的目標是找到使得目標函數達到最優值的變量組合。

為了找到最優解，我們需要使用Python中的求解器。一些流行的求解器包括Scipy，OpenOpt等。這些求解器可以利用不同的算法來尋找最優解。

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def objective(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
def constraint1(x):
return x[0] + x[1] - 1
x0 = [0,0]
bounds = [(0, None), (0, None)]
con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}
solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bounds,
constraints=[con1])
print(solution)

上面的代碼演示了如何使用Scipy求解器來找到目標函數的最優解。在這個例子中，我們定義了一個目標函數和一個約束條件，然后將它們傳遞給求解器。求解器根據約束條件來尋找目標函數的最優解。

因此，Python是使用目標函數解題的強大工具，在數學建模，機器學習等領域被廣泛應用。通過定義目標函數和約束條件并使用求解器，我們可以找到使得目標函數達到最優值的最優解。