optimal=result.x[1] IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

这个错误出现的原因是在对 `result.x` 进行索引时使用了索引 `1`，但是索引超出了数组的边界。这说明 `result.x` 是一个长度为 1 的一维数组，因此只能使用索引 `0` 来访问其唯一的元素。

可能的原因是在进行优化或求解过程中，优化算法返回的结果 `result.x` 是一个长度为 1 的数组，其中包含了最优解的唯一值。因此，尝试使用索引 `1` 来获取第二个元素超出了数组的边界范围，导致了该错误。

要解决这个问题，你可以使用 `result.x[0]` 来获取唯一的最优解元素。

下面是一个示例的代码，用于演示如何正确访问 `result.x` 中的元素：
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def f(x):
    return x**2

# 定义负函数
neg_f = lambda x: -1 * f(x)

# 设置初始值
x0 = np.array([1])

# 进行最小化优化
result = minimize(neg_f, x0)

# 获取最优解
optimal = result.x[0]
print(optimal)
```

在这个示例代码中，我们假设目标函数是一个简单的二次函数 `f(x) = x**2`，初始值为 `x0 = 1`。我们使用 `minimize()` 函数进行最小化优化，将负函数 `neg_f` 作为优化的目标函数。最后，我们通过 `result.x[0]` 访问最优解的唯一元素，并将其打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，具体的解决方法可能因你的代码和具体问题而有所不同。如果你能提供更多的上下文信息或相关代码，我将能够提供更准确的答案和帮助。