plt.xticks(np.arange(0, EPISODES / 5, 200), np.arange(0, EPISODES / 5, 200))

这段代码的作用是设置 x 轴刻度。plt.xticks() 函数的第一个参数是刻度位置，第二个参数是刻度标签。这里的 np.arange() 函数生成了一个从 0 到 EPISODES/5 的数组，步长为 200，作为刻度位置。np.arange() 函数的第二个参数也是一个数组，对应着每个刻度位置处的标签。这里的标签就是刻度位置本身。因此，这行代码的作用就是在 x 轴上设置一系列刻度，使得每个刻度都标有它的位置值。

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lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释，并将其在段落中的作用注释出来

lr = 2e-3                                 # 学习率
num_episodes = 500                         # 训练的总Episode数
hidden_dim = 128                           # 隐藏层维度
gamma = 0.98                               # 折扣因子
epsilon = 0.01                             # ε贪心策略中的ε值
target_update = 10                         # 目标网络更新频率
buffer_size = 10000                        # 经验回放缓冲区的最大容量
minimal_size = 500                         # 经验回放缓冲区的最小容量，达到此容量后才开始训练
batch_size = 64                            # 每次训练时的样本数量
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")  # 选择CPU或GPU作为运行设备
env_name = 'CartPole-v1'                   # 使用的环境名称
env = gym.make(env_name)                   # 创建CartPole-v1环境
random.seed(0)                             # 随机数生成器的种子
np.random.seed(0)                          # 随机数生成器的种子
torch.manual_seed(0)                       # 随机数生成器的种子
replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size)  # 创建经验回放缓冲区
state_dim = env.observation_space.shape[0] # 状态空间维度
action_dim = env.action_space.n             # 动作空间维度（离散动作）
agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) # 创建DQN智能体
return_list = []                           # 用于存储每个Episode的回报
episode_return = 0                         # 每个Episode的初始回报为0
state = env.reset()[0]                     # 环境的初始状态
done = False                                # 初始状态下没有结束

以上代码是对程序中所需的参数进行设置和初始化，包括学习率、训练的总Episode数、隐藏层维度、折扣因子、ε贪心策略中的ε值、目标网络更新频率、经验回放缓冲区的最大容量、经验回放缓冲区的最小容量、每次训练时的样本数量、运行设备、使用的环境名称等等。同时，创建了经验回放缓冲区、DQN智能体和用于存储每个Episode的回报的列表，以及初始化了环境状态和结束标志。

while not done:
    action = agent.take_action(state)                  # 智能体根据当前状态选择动作
    next_state, reward, done, _, _ = env.step(action)   # 环境执行动作，观测下一个状态、奖励和结束标志
    replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done)  # 将当前状态、动作、奖励、下一个状态和结束标志添加到经验回放缓冲区中
    state = next_state                                 # 更新状态
    episode_return += reward                           # 累加当前Episode的回报

以上代码是智能体与环境的交互过程，智能体根据当前状态选择动作，环境执行动作并返回下一个状态、奖励和结束标志，将当前状态、动作、奖励、下一个状态和结束标志添加到经验回放缓冲区中，更新状态，并累加当前Episode的回报。

if replay_buffer.size() > minimal_size:              # 当经验回放缓冲区的数据量达到最小容量时，开始训练
    b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size)  # 从经验回放缓冲区中采样样本
    transition_dict = {
        'states': b_s,
        'actions': b_a,
        'next_states': b_ns,
        'rewards': b_r,
        'dones': b_d
    }
    agent.update(transition_dict)                     # 智能体根据样本更新Q网络
    if agent.count >=200:                             # 运行200步后强行停止
        agent.count = 0
        break

以上代码是经验回放和Q网络更新过程，当经验回放缓冲区的数据量达到最小容量时，从经验回放缓冲区中采样样本，智能体根据样本更新Q网络。同时，当运行步数超过200步时，强制停止训练。

return_list.append(episode_return) # 将当前Episode的回报添加到回报列表中

以上代码是将当前Episode的回报添加到回报列表中。

episodes_list = list(range(len(return_list))) # 横坐标为Episode序号
plt.plot(episodes_list, return_list)          # 绘制Episode回报随序号的变化曲线
plt.xlabel('Episodes')
plt.ylabel('Returns')
plt.title('DQN on {}'.format(env_name))
plt.show()

以上代码是绘制Episode回报随序号的变化曲线。

python复现一下fig.2图片的代码

为了复现图2的内容，需要基于两个公开数据库（MIT–BIH Arrhythmia Database 和 MIT–BIH Supraventricular Arrhythmia Database）中房速（atrial tachycardia, AT）发作持续时间的数据，拟合概率质量函数 \( p_{AT}(l) \)，该函数与发作持续时间 \( l \) 成反比关系。

假设已经有了从这两个数据库获取到的房速发作时长数据 `episode_durations`，下面是一个可能的 Python 代码示例来生成类似图2的结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 假设已有的数据点
episode_durations = ... # 从数据库中提取得到的房速发作持续时间列表或数组

# 拟合指数衰减模型
def fit_func(l, a, b):
    return a * np.exp(-b * l)

# 进行最小二乘法拟合
params, _ = curve_fit(fit_func, np.arange(3, 51), episode_durations[2:50])

a_AT, b_AT = params

# 计算拟合后的概率质量函数
l_range = np.arange(3, 51)
p_AT_l = a_AT * np.exp(-b_AT * l_range)

plt.figure()
# 绘制原始直方图
plt.hist(episode_durations, bins=np.arange(1, 52)-0.5, alpha=0.5, label='Original Data')
# 绘制拟合曲线
plt.plot(l_range, p_AT_l, 'r-', label='Fitted Curve')

plt.xlabel('Episode Duration (number of beats)')
plt.ylabel('Number of Episodes')
plt.title('Histogram of Atrial Tachycardia Episode Durations')
plt.legend()

plt.show()

这段代码首先定义了一个指数衰减函数，并使用 `curve_fit` 函数进行参数估计。然后它计算了拟合的概率质量函数并绘制出来。注意实际操作中你需要用真实的 `episode_durations` 数据替换掉占位符，并且调整绘图和拟合细节以匹配实际需求。