T = np.array(list(zip(dfs, [f[-1] for _ in dfs])), dtype=object)是什么意思
时间: 2024-05-18 10:15:17 浏览: 10
这行代码是将两个列表dfs和[f[-1] for _ in dfs]进行打包,然后将它们作为元素组成元组的序列,再用numpy的array函数将其转换为一个numpy数组T。其中,dfs和[f[-1] for _ in dfs]的长度必须相同,否则会引发异常。
这里使用dtype=object参数是因为dfs和[f[-1] for _ in dfs]的元素类型不一定相同,如果不指定dtype为object,numpy默认会将元素类型转换为一致的数据类型,可能会丢失一些信息。
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s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]
我发现这段代码中有两个 for 循环都使用了变量名 i,这可能会导致其中一个循环的结果被覆盖,从而出现错误。你可以尝试将其中一个循环的变量名改为其他名称,例如:
```
s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1
num_time_steps = 5
X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m))
X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m))
Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m))
for i in range(s, self.n):
t = i-self.h+1
X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy()
idx = []
for k in range(self.ps):
idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx
idx = np.array(idx, dtype=int)
X2[i-s] = self.raw[idx].copy()
for j in range(s+num_time_steps-1, self.n):
Y[j-s-num_time_steps+1] = self.raw[j-num_time_steps+1:j+1].copy().flatten()
Y = Y[:, -5*self.m:]
```
这样修改后,两个循环的变量名就不会冲突了,可以避免一些潜在的错误。
解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))
这段代码是一个 for 循环,在多智能体环境中为每个代理进行属性初始化。其中,`enumerate(self.agents)` 枚举了代理列表 `self.agents` 中的每个代理,并将其索引和值存储在 `index` 和 `agent` 变量中。
在循环中,对每个代理进行以下属性初始化:
- `agent.action_space`:代理的动作空间,使用 `spaces.Box` 定义,表示代理可以采取的动作的范围。
- `agent.observation_space`:代理的观测空间,使用 `spaces.Box` 定义,表示代理可以接收的观测的范围和形状。
- `agent.name`:代理的名称,用于区分不同的代理。
- `agent.plane`:代理在环境中的表示,通常是一个图片或矩阵。
- `agent.size`:代理的大小。
如果 `self.adversary` 为 True 并且当前代理是最后一个代理,则将其设置为攻击者,重新定义其观测空间和动作空间,以及名称和表示。