写一个代码，s 代表状态，change 是一个列表，里面包含了四个元素，分别代表上、下、左、右四个方向的移动步长。x1 和 y1 是 next_state_action 中的横纵坐标，F_next_state__actions 是计算出来的下一个状态的值，F_actions 是一个列表，用来存储四个方向的状态值。np.array() 是将列表转化为数组的函数。np.argmin() 是 numpy 库中的函数，用来返回列表中的最小值的索引。

好的，以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义初始状态
s = [1, 1]

# 定义移动步长
step = 1
change = [[0, -step], [0, step], [-step, 0], [step, 0]]

# 计算四个方向的状态值
F_actions = []
for i in range(4):
    next_state_action = s[0] + np.array(change[i]), s[1] + np.array(change[i])
    x1, y1 = next_state_action
    F_next_state_actions = pow(x1, 2) + pow(y1, 2)
    F_actions.append(F_next_state_actions)

# 取最小状态值的索引
action = np.argmin(F_actions)

# 打印输出
print('状态值:', F_actions)
print('最小状态值的索引:', action)

这段代码可以计算出当前状态在四个方向上移动一步后的状态值，并返回最小状态值的索引。其中，s、change、x1、y1、F_next_state_actions、F_actions 和 np.argmin() 的含义与之前解释的相同。