while not done

时间: 2023-11-20 21:51:22 浏览: 258
`while not done` 是一个常见的用法,它在条件为非真时执行循环。换句话说,只要 `done` 的值不是真,循环就会一直执行。 以下是一个示例,演示了如何使用 `while not done` 循环来接受用户输入并判断是否完成: ```python done = False while not done: user_input = input("请输入你的选择(输入 'done' 结束):") if user_input == 'done': done = True print("结束循环!") else: print("你输入的是:", user_input) ``` 在上面的代码中,我们初始化了一个变量 `done` 为 False。然后使用 `while not done` 来检查 `done` 的值是否为真。如果 `done` 的值为真,则结束循环。否则,会要求用户输入内容,并根据输入内容执行相应的操作。 如果用户输入 'done',则将 `done` 设置为 True,打印出 "结束循环!" 并结束循环。如果用户输入其他内容,则打印出 "你输入的是:" 加上用户输入的内容。 这个循环会一直执行,直到用户输入 'done' 为止。 希望这个例子能够帮助你理解 `while not done` 的用法。在实际应用中,你可以根据具体需求来设置条件和执行的操作。
相关问题

success_times = 0 for i in range(10000): state = env.reset() done = False while not done: #action = random.randint(0,3) action = np.argmax(q_table[state,:]) new_state,reward,done,info= env.step(action) state = new_state if reward == 1: success_times += 1 print(success_times)

这段代码使用了 Q-learning 算法来训练智能体在某个环境中学习最优策略。具体来说,它使用了一个 Q-table 来存储每个状态下每个行动的 Q 值,然后通过不断地采取行动并更新 Q-table 来学习最优策略。 在这段代码中,它循环了 10000 次,每次循环开始时将环境重置,然后使用 Q-table 中当前状态的最优行动来更新状态并获取新状态和奖励。如果智能体获得了奖励(reward == 1),那么 success_times 的计数器就会加 1。最后输出 success_times 的值,表示智能体成功完成任务的次数。 需要注意的是,这段代码中的 Q-learning 算法是基于离散状态和离散行动的,如果状态和行动是连续的,那么就需要使用其他算法来解决。此外,代码中的 Q-table 是在训练过程中不断更新的,如果状态空间较大,那么 Q-table 的大小也会变得非常大,这时就需要使用其他的方法来近似 Q-function,比如神经网络。

def _CommentLineGenerator(self, comments_filename): if os.path.isfile(comments_filename): with open(comments_filename, "r") as f_comments: done = False while not done: line = f_comments.readline() if line != "": (vector_number, comment) = line.split(maxsplit=1) yield (int(vector_number), comment) else: done = True 翻译成c++函数

以下是将Python函数翻译为C++函数的尝试: ```cpp #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <utility> std::pair<int, std::string> CommentLineGenerator(const std::string& comments_filename) { std::ifstream f_comments(comments_filename); bool done = false; while (!done) { std::string line; std::getline(f_comments, line); if (!line.empty()) { int vector_number = std::stoi(line.substr(0, line.find(' '))); std::string comment = line.substr(line.find(' ') + 1); return std::make_pair(vector_number, comment); } else { done = true; } } return std::make_pair(-1, ""); // 返回空的pair } ``` 需要注意的是,Python的`yield`关键字是用来定义生成器函数的,而C++没有生成器这样的概念。因此,我们将该函数改写为返回一个`std::pair<int, std::string>`类型的值,表示一个向量编号和一条评论。同时,在C++中,我们需要使用`std::ifstream`来打开文件进行读取,使用`std::getline`函数逐行读取文件内容。
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import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

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import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

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

import pygame import g29_controller pygame.init() BLACK = (0, 0, 0) WHITE = (255, 255, 255) RED = (255, 0, 0) GREEN = (0, 255, 0) BLUE = (0, 0, 255) windowSize = (900, 600) window = pygame.display.set_mode(windowSize) pygame.display.set_caption("G29 Controller") FPS = 10 clock = pygame.time.Clock() done = False controller = g29_controller.Controller(0) while not done: for event in pygame.event.get(): if event.type == pygame.QUIT: done = True # handle joysticks jsButtons = controller.get_buttons() jsInputs = controller.get_axis() steerPos = controller.get_steer() throtPos = controller.get_throttle() breakPos = controller.get_break() clutchPos = controller.get_clutch() steerV = bytes([128 + int(steerPos * 128)]) throtV = bytes([128 + int(throtPos * 128)]) breakV = bytes([128 + int(breakPos * 128)]) clutchV = bytes([128 + int(clutchPos * 128)]) if steerPos >= 0: ball_color = RED else: ball_color = GREEN window.fill(BLACK) plh = [] btn = [] axis = [] # axisPlh = [] axis.append(int.from_bytes(steerV)) axis.append(int.from_bytes(throtV)) axis.append(int.from_bytes(breakV)) axis.append(int.from_bytes(clutchV)) for i in range(len(jsButtons)): plh.append("%d") btn.append(jsButtons[i]) # if i < 5: axisPlh.append("%d") font = pygame.font.Font('freesansbold.ttf', 32) ph = " ".join(plh) aph = " ".join(plh[:4]) btn = tuple(btn) btnText = font.render(ph % btn, True, WHITE) axisText = font.render(aph % tuple(axis), True, WHITE) btnTextRect = btnText.get_rect() axisTextRect = axisText.get_rect() btnTextRect.center = (450, 300) axisTextRect.center = (450, 400) window.blit(btnText, btnTextRect) window.blit(axisText, axisTextRect) pygame.display.flip() clock.tick(FPS) # quit app. pygame.quit()

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