class ReplayBuffer: """ 经验回放池 """ def __init__(self, capacity): self.buffer = collections.deque(maxlen=capacity) # 队列,先进先出 def add(self, state, action, reward, next_state, done): # 将数据加入buffer self.buffer.append((state, action, reward, next_state, done)) def sample(self, batch_size): # 从buffer中采样数据,数量为batch_size transitions = random.sample(self.buffer, batch_size) state, action, reward, next_state, done = zip(*transitions) return np.array(state), action, reward, np.array(next_state), done def size(self): # 目前buffer中数据的数量 return len(self.buffer) 解释其中： state, action, reward, next_state, done = zip(*transitions) return np.array(state), action, reward, np.array(next_state), done 部分代码

这部分代码是经验回放池（ReplayBuffer）类中的sample方法。该方法从经验回放池中随机采样指定数量的数据，并将这些数据按照不同的属性拆分为独立的变量。

在这段代码中，transitions是从buffer中随机采样得到的一批数据。使用zip(*transitions)将这批数据按照属性进行拆分，得到五个元组分别对应state、action、reward、next_state和done。

最后，通过np.array将state和next_state转换为数组，并将所有属性作为元组返回。这样，调用sample方法后，可以得到一个由state数组、action列表、reward列表、next_state数组和done列表组成的元组。