L-BFGS-B代码，使用Scipy库（sciopt.fmin_l_bfgs_b(func, init_guess, maxiter=10, bounds=list(bounds), disp=1, iprint=101)）进行求解。

以下是一个使用Scipy库中的l-bfgs-b函数进行求解的代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 定义初始猜测值
init_guess = [1, 1]

# 定义边界
bounds = [(-1, 1), (-1, 1)]

# 使用l-bfgs-b进行优化
result = minimize(objective, init_guess, method='L-BFGS-B', bounds=bounds, options={'disp': 1, 'maxiter': 10})

# 打印优化结果
print("优化结果：")
print("最优解：", result.x)
print("目标函数值：", result.fun)

在上述代码中，我们首先定义了一个目标函数objective，该函数是x[0]和x[1]的平方和。然后我们定义了初始猜测值init_guess和边界bounds。接下来，我们使用Scipy库中的minimize函数，将方法参数设置为'L-BFGS-B'以使用l-bfgs-b算法。我们还将边界设置为bounds，并通过options参数设置了一些其他选项，如显示优化过程和最大迭代次数。最后，我们打印出优化结果，包括最优解和目标函数值。

请注意，上述示例代码中没有显式使用scipy库中的fmin_l_bfgs_b函数，而是使用了更通用的minimize函数，并在其中指定了L-BFGS-B算法和其它参数。这是因为在Scipy库的新版本中，推荐使用minimize函数来进行优化问题的求解，而不是直接使用特定的优化算法函数。