while not done

时间: 2023-11-20 16:51:22 浏览: 293
`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

Before Playstation, there was Pong, at one time the ultimate in video game entertainment. For those of you not familiar with this game please refer to the Wikipedia entry (http://en.wikipedia.org/wiki/Pong) and the many fine websites extolling the game and its virtues. Pong is not so very different in structure from the Billiard ball simulation that you developed earlier in the course. They both involve a ball moving and colliding with obstacles. The difference in this case is that two of the obstacles are under user control. The goal of this project is to develop your own version of Pong in MATLAB using the keyboard as input, for example, one player could move the left paddle up and down using the q and a keys while the right paddle is controlled with the p and l keys. You may check the code for the Lunarlander game which demonstrates some of the techniques you can use to capture user input. You will also probably find the plot, set, line and text commands useful in your program. You have used most of these before in the billiard simulation and you can use Matlabs online help to get more details on the many options these functions offer. Your program should allow you to play a game to 11 keeping track of score appropriately. The general structure of the code is outlined below in pseudo code While not done Update Ball State (position and velocity) taking into account collisions with walls and paddles Check for scoring and handle appropriately Update Display Note that in this case it is implicitly assumed that capturing the user input and moving the paddles is being handled with callback functions which removes that functionality from the main loop. For extra credit you could consider adding extra features like spin or gravity to the ball flight or providing a single player mode where the computer controls one of the paddles.

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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