python - 制約のあるscipyで最小化関数を使用するにはどうすればよいですか

Question

Python(scipy) の最適化関数に関するヘルプが必要です。問題はf(x)whereの最適化x=[a,b,c...n]です。制約は、a、b などの値が 0 から 1 の間であること、およびsum(x)==1. scipy.optimise.minimize 関数は、微分を必要としないため、最適と思われます。引数を渡すにはどうすればよいですか?

順列を使用した ndarray の作成は長すぎます。以下のように私の現在のコード： -

import itertools as iter
all=iter.permutations([0.0,.1,.2,.3,.4,.5,.6,.7,.8,.9,1.0],6) if sum==1
all_legal=[]
for i in all:
if np.sum(i)==1:
    #print np.sum(i)
    all_legal.append(i)
print len(all_legal)
lmax=0
sharpeMax=0
for i in all_legal:
    if sharpeMax<getSharpe(i):
        sharpeMax=getSharpe(i)
        lmax=i