強化学習 - Q_learning アルゴリズムでいくつかの python 関数の問題が発生しました

1. pd.DataFrame() 関数:

Pandas モジュールには 2 つの主要なデータ構造があります。 1.Series 2.DataFrame

DataFrame() の直感的な理解は、デフォルトのパラメータであるテーブルを作成することです:

def __init__(self,
             data: Any = None,
             index: Optional[Collection] = None,
             columns: Optional[Collection] = None,
             dtype: Union[ExtensionDtype, str, dtype, dtype, Type[str], Type[float], Type[int], Type[complex], Type[bool], None] = None,
             copy: bool = False)

2. pd.series( ) 関数:

Series は、Numpy の ndarray 構造に基づく 1 次元配列です。

3. np.random.uniform( low=0.0 ,  high=1.0 ,  size=None )

  機能: 一様分布 [low, high) からランダムにサンプリング、ドメインが左閉じ右開き、つまり、low が含まれ、high が含まれていないことに注意. パラメータの紹介: low: 下限のサンプリング、float 型, デフォルト値は 0
;
high
: サンプリング上限, float 型, デフォルト値は 1;
size: 出力サンプル数, int または tuple 型, たとえば size=(m,n,k), 次に出力 mnkサンプル、デフォルトで出力 1 値。
戻り値: ndarray 型、その形状はパラメーター size の記述と一致します。
uniform() メソッドは、[x, y] の範囲で次の実数をランダムに生成します。

4. tk.geometry()

Tkinter は、GUI (Graphical User Interface) アプリケーションを開発するための Python モジュールです。

Tkinter には多数のメソッドが用意されていますが、そのうちの 1 つが geometry() メソッドです。このメソッドは、ユーザーのデスクトップ上のメイン ウィンドウの位置を設定するために使用される Tkinter ウィンドウのサイズを設定するために使用されます。

5.python str( ) 関数:

str() 関数は、オブジェクトを人間が読める形式に変換します。つまり、オブジェクトは文字列形式です。

6. python def __init__(self): 関数

1. Python の def __init__(self): 関数

2.python の def __init__(self, パラメータ 1, パラメータ 2, パラメータ X)

1.最初に空のオブジェクトをインスタンス化することが可能です

2.インスタンス化時にパラメーターを渡す必要があります

class show1():
    def __init__(self, action):
        self.action = action

class show2():
    def __init__(self):
        self.action = None
if __name__ == '__main__':

    RL = show1( action=list(range(0,4)))

    RL2 = show2()
    RL2.action = [0,1,2,3]

7.canvas_widget.create_rectangle()

この関数は tkinter パッケージを使用して四角形を描画します. 最初の 4 つのパラメータはそれぞれ左上と右下の座標 x1, y1, x2, y2 です. 後者のパラメータは四角形の色や塗りつぶし方を設定することもできます.など