在scipy.optimize.minimize函数中避免调用函数两次，可以通过使用闭包来解决这个问题。闭包是一个函数对象，它包含一个环境，该环境包含一个或多个变量，并且这些变量在闭包函数内部是可访问的。

下面是一个使用闭包的示例代码，用于避免在scipy.optimize.minimize函数中调用函数两次：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def my_function(x):
    # 假设这是一个复杂的函数，计算结果需要很长时间
    # 这里只是一个示例，可以根据实际情况替换为真实的函数
    return np.sum(x**2)

def minimize_with_closure():
    # 定义闭包函数
    def closure(x):
        # 在闭包函数中保存函数的计算结果
        closure.result = my_function(x)
        return closure.result
    
    # 初始化闭包函数的计算结果
    closure.result = None
    
    # 调用scipy.optimize.minimize函数，并使用闭包函数作为目标函数
    result = minimize(closure, np.zeros(3))
    
    # 输出最优解和最优值
    print("最优解:", result.x)
    print("最优值:", result.fun)

# 调用包含闭包的优化函数
minimize_with_closure()

在这个示例代码中，我们定义了一个名为my_function的函数，这个函数可以是一个复杂的函数，计算结果需要很长时间。然后，我们定义了一个名为closure的闭包函数，该函数保存了my_function的计算结果，并返回这个结果。在闭包函数中，我们初始化了closure.result变量，并将其设置为None。然后，我们调用scipy.optimize.minimize函数，并将closure作为目标函数。在每次调用closure函数时，它会更新closure.result变量的值。最后，我们打印出最优解和最优值。

通过使用闭包，我们可以避免在scipy.optimize.minimize函数中调用函数两次，从而节省了计算时间。