解释代码： policy = np.random.uniform(size=(env.nS, env.nA)) policy = policy / np.sum(policy, axis=1)[:, np.newaxis]

这段代码是用来初始化一个随机的策略（policy）矩阵。首先，`np.random.uniform(size=(env.nS, env.nA))` 会生成一个大小为 `(env.nS, env.nA)` 的随机数矩阵，其中 `env.nS` 是状态空间的大小，`env.nA` 是动作空间的大小。

接下来，`policy = policy / np.sum(policy, axis=1)[:, np.newaxis]` 将随机生成的矩阵归一化为概率分布。`np.sum(policy, axis=1)` 会计算每一行的元素之和，得到一个包含所有行之和的一维数组。然后，`[:, np.newaxis]` 会将这个一维数组转换为一个列向量，用于后续的除法操作。

最后，将随机生成的矩阵除以列向量，即对每一行进行归一化操作。这样就得到了一个满足概率分布的策略矩阵，其中每个元素表示在给定状态下选择每个动作的概率。