def play_once(env, policy): total_reward = 0 state = env.reset() while True: loc = np.unravel_index(state, env.shape) print('状态 = {}， 位置 = {}'.format(state, loc), end='') action = np.random.choice(env.nA, p=policy[state]) state, reward, done, _ = env.step(action) print('动作 = {}， 奖励 = {}'.format(action, reward)) total_reward += reward if done: break return total_reward

这是一个用于玩一局游戏的函数。它接受两个参数：env表示游戏环境，policy表示策略。

函数的主要部分是一个循环，其中不断选择动作并更新状态，直到游戏结束。在每个循环迭代中，函数会输出当前状态和位置，选择一个动作（根据策略），执行该动作并观察奖励。同时，函数会累积总奖励，直到游戏结束。最后，函数返回总奖励。

请注意，这个函数使用了numpy库中的一些函数和数组操作。它假设环境env具有以下属性：shape表示状态空间形状，nA表示动作空间大小，reset()方法用于重置环境状态，step()方法用于执行动作并观察结果。

如果你有任何关于这个函数的问题或需要进一步解释，请随时提问。