observation.extend([0 if x == False else 1 for x in obstacle_map])

这段代码使用了列表推导式来将 `obstacle_map` 列表中的布尔值转换为 0 或 1，并将结果添加到 `observation` 列表中。

具体来说，代码中的 `[0 if x == False else 1 for x in obstacle_map]` 部分是一个列表推导式，它遍历 `obstacle_map` 列表中的每个元素 `x`，如果 `x` 的值为 False，则将 0 添加到结果列表中，否则将 1 添加到结果列表中。

然后，代码使用 `extend()` 方法将生成的列表添加到 `observation` 列表中。这样做的目的可能是将障碍物地图的布尔值转换为二进制表示，以便在后续的处理中使用。

相关问题

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

1. 对于环境类 `StockTradingEnv`，可以考虑将 `buy_stock` 和 `sell_stock` 方法的具体实现写入 `step` 方法中，避免方法数量过多。
2. 可以将 `get_reward` 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。
3. 在循环训练过程中，可以记录每个 episode 的总收益，并将这些数据保存下来，在训练完成后进行可视化分析。
4. 可以添加更多的参数来控制训练过程，比如学习率、衰减系数等。
5. 可以将 QLearningAgent 类中的方法进行整理和封装，提高代码的可读性和可维护性。同时，也可以添加一些对模型进行保存和加载的方法，便于模型的重用和共享。

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

这段代码是 `StockTradingEnv` 类中的 `step` 方法，用于在环境中执行一个动作，并返回执行该动作后获得的奖励、新的观察值以及是否结束交易等信息。具体来说，这个方法会执行如下步骤：

1. 首先检查动作是否在动作空间中，如果不在则会报错；
2. 调用 `_get_val` 方法获取当前股票的价值（假设在当前时间步进行交易后，股票的价值不变）；
3. 将当前时间步加 1，如果当前时间步已经达到数据长度，则将结束标志设为 True；
4. 如果结束标志为 True，那么计算得到最终的奖励（即当前收益减去之前的总奖励），并返回最终的观察值、奖励、结束标志和一个空字典；
5. 否则，执行动作并调用 `_get_reward` 方法获取奖励，累加到之前的总奖励中，调用 `_next_observation` 方法获取新的观察值，并返回新的观察值、奖励、结束标志和一个空字典。

总之，这个 `step` 方法可以让我们在股票交易环境中执行一个动作，并获得执行该动作后的奖励以及新的观察值，从而逐步训练出一个股票交易智能体。