df.values.plot

时间: 2023-09-24 12:04:28 浏览: 75
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numpy.meshgrid()理解(小结)

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回答: df.values.plot是一个无效的语法。在给定的引用内容中，没有提到df.values.plot这个方法。请确保你使用了正确的语法和方法来绘制图表。如果你需要绘制DataFrame的图表，可以使用pandas的plot方法，并指定相应的参数，如x轴和y轴的值，图表类型等。你可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中的示例代码来绘制不同类型的图表。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Pandas绘图df.plot(kind=‘...‘)](https://blog.csdn.net/weixin_48135624/article/details/114261631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [DataFrame.plot()和matpotlib.pyplot.plot()的区别](https://blog.csdn.net/qq_18055167/article/details/104201124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean().values[0] std = r_df.std().values[0] skewness = r_df.skew().values[0] kurtosis = r_df.kurtosis().values[0] max_value = r_df.max().values[0] min_value = r_df.min().values[0] acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1)修改这段程序

同时，由于r_df是一个一维数组，因此计算mean、std、skewness和kurtosis时可以使用r_df本身的方法，而不需要使用.values[0]来获取值。修改后的程序如下： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot ...

plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data')

第一条曲线使用了 df.index[train_size:] 和 df.values[train_size:] 作为 x 轴和 y 轴数据，分别表示实际数据的时间序列和数值。其中，df.index[train_size:] 表示时间序列的切片，从第 train_size 个时间...

df['day'] = df['ordertime'].dt.day xx = df.groupby('day')['amount'].sum().index yy_1 = df.groupby('day')['amount'].sum().values/10000 yy_2 = df.groupby('day')['paid'].sum().values/10000 yy_3 = df.groupby('day')['refund'].sum().values/10000 plt.plot(xx,yy_1,label='Order Amount',color='red',marker='+') plt.plot(xx,yy_2,label='Payment Amount',color='green',marker='o') plt.plot(xx,yy_3,label='Refund Amount',color='blue',marker='.') plt.xlabel('day') plt.ylabel('money(10000yuan)') plt.show()帮我优化代码和加上注释

yy_1 = df.groupby('day')['amount'].sum().values / 10000 yy_2 = df.groupby('day')['paid'].sum().values / 10000 yy_3 = df.groupby('day')['refund'].sum().values / 10000 # 获取日期（day）列的取值作为 x ...

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序

mean_return = returns_df.mean().values[0] std_return = returns_df.std().values[0] skewness = returns_df.skew().values[0] kurtosis = returns_df.kurtosis().values[0] max_return = returns_df.max().values...

解释代码diff_rev = scaler.inverse_transform(np.pad(np.cumsum(np.pad(pred, (2,0), mode='constant')), (2,0), 'constant')[:, np.newaxis]) rev = np.zeros_like(diff_rev) rev[0], rev[1] = df.iloc[train_size-2][0], df.iloc[train_size-1][0] rev[2:] = diff_rev[:-2] # 输出对比图 plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data') plt.legend() plt.show()

然后，代码中定义一个与 diff_rev 大小相同的零矩阵 rev，将 df 中的前两个元素赋值给 rev 的前两个元素，再将 diff_rev 的前两个元素去掉，赋值给 rev 的后面部分，从而得到反向恢复后的原始序列 rev...

values = df.values # 指定要可视化的例 groups = [0, 1, 2, 3, 5, 6, 7] i = 1 # plot each column plt.figure(figsize=(8,6)) for group in groups: plt.subplot(len(groups), 1, i) plt.plot(values[:, group]) plt.title(df.columns[group], y=0.5, loc='right') i += 1 plt.show()

1. 将 DataFrame 对象 df 中的数据转换为 numpy 数组，并赋值给变量 values。 2. 指定要可视化的列的索引，即 groups 变量中的值。这里选取了除了 'wnd_dir' 列以外的所有列。 3. 针对每一列，使用 subplot 函数...

plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b')

这段代码是用来绘制折线图的，其中np.arange(len(rate_array))生成了一个等差数列作为x轴的坐标，np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values)生成了y轴的坐标，这里使用了DataFrame的rolling...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from math import pi # 设置数据 df = pd.DataFrame({ 'group': ['yun', 'ding', 'shu', 'mo'], 'var1': [38, 1.5, 30, 4], 'var2': [29, 10, 9, 34], 'var3': [8, 39, 23, 24], 'var4': [7, 31, 33, 14], 'var5': [28, 15, 32, 14] }) # 目标数量 categories = list(df)[1:] N = len(categories) # 角度 angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)] angles += angles[:1] # 初始化 ax = plt.subplot(111, polar=True) # 设置第一个 ax.set_theta_offset(pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) # 添加背景信息 plt.xticks(angles[:-1], categories) ax.set_rlabel_position(0) plt.yticks([10, 20, 30], ["10", "20", "30"], color="grey", size=7) plt.ylim(0, 40) # 添加数据图 # 第一个 values = df.loc[0].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="yun") ax.fill(angles, values, 'b', alpha=0.1) # 第二个 values = df.loc[1].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="ding") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第三个 values = df.loc[2].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="shu") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 第四个 values = df.loc[3].drop('group').values.flatten().tolist() values += values[:1] ax.plot(angles, values, linewidth=1, linestyle='solid', label="mo") ax.fill(angles, values, 'r', alpha=0.1) # 添加图例 plt.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) # 显示 plt.show()解释这段代码

好的，我来给你解释一下这段Python代码的意思： 1. 首先，我们导入了需要使用的库，包括matplotlib.pyplot（用于绘制数据图）、pandas（用于数据处理）和math.pi（表示圆周率π）。 2. 然后，我们创建了一个数据框...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) room_tomp=zip(room,tomp) avge=[] for i in range(1,185): ls=[] for k,v in room_tomp: if k==i: ls.append(v) s=0 for i in ls: s+=i avg=s/2928 avge.append(avg) mp.plot(avge) mp.title('average temperature change') mp.xlabel('room_num') mp.ylabel('avg_temp') mp.show()检查这个代码为什么不输出图像

这段代码的问题可能是缺少必要的库导入语句。请在代码前添加以下语句： import matplotlib.pyplot as mp 然后重新运行代码。如果还是不输出图像，请检查您的电脑是否已安装 Matplotlib 库，并且检查文件...

df1 = df.copy() df1['ordertime'] = df1['ordertime'].dt.time df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df.ordertime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['ordertime'].dt.floor('30T') df1['ordertime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('ordertime')['id'].count() timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show()帮我简化代码和加上注释

df1 = df.copy() # 将 ordertime 列转换为时间格式 df1['ordertime'] = pd.to_datetime(df1['ordertime']) # 创建一个 20x8 的画布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80) # 将 ordertime 根据 30 分钟的时间段...

lsl1=np.float64(df4.values[4][df02+1]) usl1=np.float64(df4.values[3][df02+1]) cpu1=np.float64(df4.values[1][df02+1]) cpl1=np.float64(df4.values[2][df02+1]) cpk1=np.float64(df4.values[5][df02+1]) v1=np.float64(0.618*0.618*(usl1-lsl1)) stdev1 =stdev[1] u1=u[1] sigma = 3 fail1=df4.values[0][df02+1] # 生成横轴数据平均分布 x1 = np.linspace(u1 - sigma * stdev1, u + sigma * stdev1, 1000) # 计算正态分布曲线 y1 = np.exp(-(x1 - u1) ** 2 / (2 * stdev1 ** 2)) / (np.sqrt(2 * np.pi) * stdev1) # 使用matplotlib画图 plt.xlim(lsl1 - v1, usl1 + v1) plt.plot(x1, y1,linewidth=1) plt.hist(df4.iloc[6:,df02+1], bins=df4.iloc[:,0].size-7, density=True,color='r') plt.title("{0}".format(fail1),fontsize=7) plt.title("cpk={0}".format(cpk1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpu={0}".format(cpu1),fontsize=7,loc='left') plt.title("cpl={0}".format(cpl1),fontsize=7,loc='left') plt.axvline(usl1,color='r', linestyle='--') plt.axvline(lsl1,color='r', linestyle='--') plt.text(u1, 0.15, 'Mean: {:.2f}'.format(u1)) plt.text(stdev1, 0.12, 'Std: {:.2f}'.format(stdev1)) plt.text(usl1, 0.09, 'USL: {:.2f}'.format(usl1)) plt.text(lsl1, 0.06, 'LSL: {:.2f}'.format(lsl1)) plt.show()

这是一段Python代码，根据df4数据框的值和df02变量的值，将它们转换为浮点数类型的lsl1、usl1、cpu1、cpl1、cpk1、v1、stdev1、u1和fail1变量。其中，stdev1和u1是之前计算得到的。

df_groupby1 = df.groupby('行政区')['人均消费'].mean().sort_values(ascending=True) df_groupby1.plot.barh()这段代码有啥问题？？

这段代码存在一个问题：缺少引入必要的模块。在使用plot.barh()函数之前，需要先引入matplotlib.pyplot模块。 修正后的代码如下： python import matplotlib....df_groupby1.plot.barh() plt.show()

def time_chart(df): df1 = df.copy() df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time df1['paytime'] = pd.to_datetime(df.paytime) plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80) s = df1['paytime'].dt.floor('30T') df1['paytime'] = s.dt.strftime('%H:%M') + '-' + (s+pd.Timedelta(29*60,unit='s')).dt.strftime("%H:%M") timedf1 = df1.groupby('paytime')['id'].count() timedf1.drop(index='NaT-NaT', inplace=True) timedf_x = timedf1.index timedf_y = timedf1.values plt.xticks(rotation=60) plt.plot(timedf_x, timedf_y) plt.show() 帮我改进和简化加上注释

def time_chart(df): df1 = df.copy() 2. 将 paytime 列中的日期部分去掉，只保留时间部分，并将其转换为 datetime 格式。 python df1['paytime'] = df1['paytime'].dt.time df1['paytime'] = pd.to_...

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') ax.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") years = range(1997, 2004) months = range(1, 13) data = [ [9.4, 11.3, 16.8, 19.8, 20.3, 18.8, 20.9, 24.9, 24.7, 24.3, 19.4, 18.6], [9.6, 11.7, 15.8, 19.9, 19.5, 17.8, 17.8, 23.3, 21.4, 24.5, 20.1, 15.9], [10.1, 12.9, 17.7, 21, 21, 20.4, 21.9, 25.8, 29.3, 29.8, 23.6, 16.5], [11.4, 26, 19.6, 25.9, 27.6, 24.3, 23, 27.8, 27.3, 28.5, 32.8, 18.5], [11.5, 26.4, 20.4, 26.1, 28.9, 28, 25.2, 30.8, 28.7, 28.1, 22.2, 20.7], [13.7, 29.7, 23.1, 28.9, 29, 27.4, 26, 32.2, 31.4, 32.6, 29.2, 22.9], [15.4, 17.1, 23.5, 11.6, 1.78, 2.61, 8.8, 16.2, None, None, None, None] ] df = pd.DataFrame(data, columns=range(1, 13), index=range(1997, 2004)) df.index.name = '年份' # 平稳性检验 def test_stationarity(timeseries): # 将数组转换为 Series 对象 series = pd.Series(timeseries) # 计算移动平均和移动标准差 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() rolling_std = series.rolling(window=3).std() # 绘制移动平均和移动标准差 plt.figure(figsize=(10, 6),dpi=500) plt.plot(series.values.flatten(), label='原始数据') plt.plot(rolling_mean.values.flatten(), label='移动平均') plt.plot(rolling_std.values.flatten(), label='移动标准差') plt.xlabel('月数') plt.ylabel('接待人数（万人）') plt.title('移动平均和移动标准差') plt.legend() plt.show() # 执行ADF单位根检验 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(series.dropna()) print('ADF检验结果：') print(f'ADF统计量: {result[0]}') print(f'p-value: {result[1]}') print(f'临界值: {result[4]}') # 进行平稳性检验 test_stationarity(df.stack().values.flatten()) # 差分处理 df_diff = df.diff().dropna()

这段代码是一个Python程序，它的功能是进行时间序列分析。首先，导入了一些必要的模块和库，如pandas、numpy、matplotlib等。...最后，对原始数据进行了差分处理，并保存在新的DataFrame df_diff中。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df=pd.read_csv('C:\\Users\ASUS\Desktop\AI\实训\汽车销量数据new.csv',sep=',',header=0) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) ax1.scatter(df['price'],df['quantity'],c='b') df=(df-df.min())/(df.max()-df.min()) df.to_csv('quantity.txt',sep='\t',index=False) train_data=df.sample(frac=0.8,replace=False) test_data=df.drop(train_data.index) x_train=train_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_train=train_data['quantity'].values x_test=test_data['price'].values.reshape(-1, 1) y_test=test_data['quantity'].values from sklearn.linear_model import LinearRegression import joblib #model=SGDRegressor(max_iter=500,learning_rate='constant',eta0=0.01) model = LinearRegression() #训练模型 model.fit(x_train,y_train) #输出训练结果 pre_score=model.score(x_train,y_train) print('训练集准确性得分=',pre_score) print('coef=',model.coef_,'intercept=',model.intercept_) #保存训练后的模型 joblib.dump(model,'LinearRegression.model') ax2=plt.subplot(122) ax2.scatter(x_train,y_train,label='测试集') ax2.plot(x_train,model.predict(x_train),color='blue') ax2.set_xlabel('工龄') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') model=joblib.load('LinearRegression.model') y_pred=model.predict(x_test)#得到预测值 print('测试集准确性得分=%.5f'%model.score(x_test,y_test)) #计算测试集的损失（用均方差） MSE=np.mean((y_test - y_pred)**2) print('损失MSE={:.5f}'.format(MSE)) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,4)) ax1=plt.subplot(121) plt.scatter(x_test,y_test,label='测试集') plt.plot(x_test,y_pred,'r',label='预测回归线') ax1.set_xlabel('工龄') ax1.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper left') ax2=plt.subplot(122) x=range(0,len(y_test)) plt.plot(x,y_test,'g',label='真实值') plt.plot(x,y_pred,'r',label='预测值') ax2.set_xlabel('样本序号') ax2.set_ylabel('工资') plt.legend(loc='upper right') plt.show()怎么预测价格为15万时的销量

要预测价格为15万时的销量，可以使用训练好的线性回归模型进行预测。首先需要将15万的价格转换为模型可接受的输入格式，即将其转换为一个形状为(1,1)的二维数组： python price = np.array([[15]]) ...

fig_size = (10, 5) fig = plt.figure(figsize=fig_size) ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) points1=df.loc[:,['LON','LAT']].values plt.plot(points1[:,0], points1[:,1], 'o', markersize = 5) ax.grid() plt.tick_params(labelsize=23) plt.show()

接着，从数据框df中取出'LONG'和'LAT'两列作为点的坐标，使用plt.plot函数将这些点画在子图中。其中'o'表示画圆形点，markersize = 5表示点的大小为5。最后，通过ax.grid()函数添加网格线，通过plt.tick_params...

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Selenium如何获取Shadow DOM下的元素属性？

在Selenium中，获取Shadow DOM下的元素属性通常涉及到两步：首先找到元素，然后访问它的属性。由于Shadow DOM元素默认是不可见的（对于非JavaScript开发者），所以我们需要用JavaScript脚本来获取其内容。 下面是一个示例，展示如何通过Selenium的`execute_script`函数获取Shadow DOM元素的属性： ```python from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from sel
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分享个人Vim与Git配置文件管理经验

资源摘要信息:"conffiles:我的vim和git配置文件" 在给定的文件信息中，我们可以梳理出一些关键知识点，这些知识点主要涉及到了Vim编辑器和Git版本控制系统，同时涉及到了Linux环境下的一些文件操作知识。 首先，文件标题提到了"conffiles"，这通常是指配置文件（configuration files）的缩写。配置文件是软件运行时用于读取用户设置或其他运行参数的文件，它们允许软件按照用户的特定需求进行工作。在本例中，这些配置文件是与Vim编辑器和Git版本控制系统相关的。 Vim是一种流行的文本编辑器，是UNIX系统中vi编辑器的增强版本。Vim不仅支持代码编辑，还支持插件扩展、多种模式（命令模式、插入模式、视觉模式等）和高度可定制化。在这个上下文中，"我的vim"可能指的是使用者为Vim定制的一套配置文件，这些配置文件可能包含键位映射、颜色主题、插件设置、用户界面布局和其他个性化选项。 Git是一个版本控制系统，用于跟踪计算机文件的更改和协作。Git是分布式版本控制，这意味着每个开发者都有一个包含完整项目历史的仓库副本。Git常用于代码的版本控制管理，它允许用户回滚到之前的版本、合并来自不同贡献者的代码，并且有效地管理代码变更。在这个资源中，"git conffiles"可能表示与Git用户相关的配置文件，这可能包括用户凭证、代理设置、别名以及其他一些全局Git配置选项。 描述部分提到了使用者之前使用的编辑器是Vim，但现在转向了Emacs。尽管如此，该用户仍然保留了以前的Vim配置文件。接着，描述中提到了一个安装脚本命令"sh ./.vim/install.sh"。这是一个shell脚本，通常用于自动化安装或配置过程。在这里，这个脚本可能用于创建符号链接（symbolic links），将旧的Vim配置文件链接到当前使用的Emacs配置文件夹中，使用户能够继续使用他们熟悉且习惯的Vim配置。 标签"Vimscript"表明这是一个与Vim脚本相关的资源，Vim脚本是一种专门用于自定义和扩展Vim功能的编程语言。Vimscript可以用于编写宏、自定义函数、插件等。 最后，文件名称列表"conffiles-master"可能表明这个压缩包文件包含了一系列的主配置文件。在Git版本控制的术语中，"master"（现在通常称为"main"）分支是项目仓库的默认分支。这暗示了这些配置文件可能是该用户项目的主配置文件，这些配置文件被包含在名为"conffiles-master"的压缩包中。 综上所述，这个资源可能是一个集合了Vim编辑器和Git版本控制系统的个人配置文件的压缩包，附带一个用于符号链接旧Vim配置的安装脚本，它能够帮助用户在转向其他工具时仍然能够使用之前的个性化设置。这个资源对于想要了解如何管理和迁移配置文件的用户具有一定的参考价值。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依