黄金分割法是一种用于单峰函数最小值点搜索的区间收缩方法。以下是一个使用黄金分割法的Python代码示例，用于求解给定区间内的函数最小值：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f（x）:
求解体积函数公式，乘1.0将结果变为浮点数
return -1.0 * x * （350 - 2 * x） * （260 - 2 * x）
def golden_section_search（f, a, b, tol=1.0e-6）:
x1 = a + 0.382 * （b - a）
x2 = a + 0.618 * （b - a）
f1 = f（x1）
f2 = f（x2）
while （b - a） / 2 > tol:
if f1 <= f2:
b = x2
x2 = x1
f2 = f1
x1 = a + （b - a） / 2
f1 = f（x1）
else:
a = x1
x1 = x2
f1 = f2
x2 = a + （b - a） / 2
f2 = f（x2）
return （x1 + x2） / 2, f1
示例使用
a = 0
b = 130
x_min, f_min = golden_section_search（f, a, b）
print（f"函数最小值点： x = {x_min}, f（x） = {f_min}"）
```
代码解释
函数定义:
`f（x）`： 需要求解最小值的函数。
`golden_section_search（f, a, b, tol）`： 黄金分割法搜索函数，返回最小值点及其函数值。
黄金分割法步骤:
初始化两个点 `x1` 和 `x2`，分别位于区间 `[a, b]` 的 `0.382` 和 `0.618` 分位点。
计算 `f1` 和 `f2`，即 `f（x1）` 和 `f（x2）`。
如果 `f1 <= f2`，则将 `b` 更新为 `x2`，并将 `x2` 更新为 `x1`，然后重新计算 `x1` 和 `f1`。
否则，将 `a` 更新为 `x1`，并将 `x1` 更新为 `x2`，然后重新计算 `x2` 和 `f2`。
重复上述步骤，直到区间长度小于给定的精度 `tol`。
示例使用:
定义区间 `[a, b]` 和精度 `tol`。
调用 `golden_section_search（f, a, b, tol）` 函数，获取最小值点及其函数值。
打印结果。
建议
确保函数 `f（x）` 在区间 `[a, b]` 内是单峰的，否则黄金分割法可能无法找到正确的最小值点。
可以根据具体问题调整精度 `tol`，以获得更精确的结果。