写一个python程序实现对抗学习处理一维数据

#示例代码：
# 导入必要的库
import numpy as np
import random# 设定一维数据的长度
data_length = 10# 生成一维数据
data = [random.randint(-10, 10) for _ in range(data_length)]# 初始化一个策略
policy = np.zeros(data_length)# 定义步长
step_size = 0.1# 定义更新次数
num_epochs = 50# 对抗学习处理
for epoch in range(num_epochs):
# 随机选取一个策略
chosen_policy = np.random.choice(policy)
# 计算梯度
grad = np.zeros(data_length)
for i in range(data_length):
if data[i] * chosen_policy[i] < 0:
grad[i] = - data[i]
else:
grad[i] = data[i]
# 更新策略
policy = policy - step_size * grad# 输出最终策略
print(policy)