df[['discounted_price']] = df[['discounted_price']].replace({'\₹':''},regex=True)作用详细

这行代码的作用是将DataFrame中名为'discounted_price'的列的值中的"₹"符号替换为空字符串。

具体来说，`df[['discounted_price']]`选取了名为'discounted_price'的列，并将其转化为一个DataFrame对象。然后，`.replace({'\₹':''},regex=True)`方法调用了DataFrame对象的replace()方法，将所有包含符号"₹"的字符串替换为空字符串。其中，`{'\₹':''}`是一个字典，表示将"₹"替换为空字符串。`regex=True`表示使用正则表达式进行替换。

最终，将替换后的值赋值回原DataFrame对象中的'discounted_price'列，实现了从原始数据中去除"₹"符号的目的。

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while not ep_done: num_steps += 1 if train_params.RENDER: self.env_wrapper.render() action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output action += (gaussian_noise() * train_params.NOISE_DECAY**num_eps) next_state, reward, terminal = self.env_wrapper.step(action) episode_reward += reward next_state = self.env_wrapper.normalise_state(next_state) reward = self.env_wrapper.normalise_reward(reward) self.exp_buffer.append((state, action, reward)) if len(self.exp_buffer) >= train_params.N_STEP_RETURNS: state_0, action_0, reward_0 = self.exp_buffer.popleft() discounted_reward = reward_0 gamma = train_params.DISCOUNT_RATE for (_, _, r_i) in self.exp_buffer: discounted_reward += r_i * gamma gamma *= train_params.DISCOUNT_RATE run_agent_event.wait() PER_memory.add(state_0, action_0, discounted_reward, next_state, terminal, gamma) state = next_state

这段代码是主循环中的一部分，其中包含了执行动作、观察环境、更新经验缓存等操作。具体来说，算法执行以下步骤：

1. 累计步数；
2. 如果需要渲染环境，则渲染环境；
3. 使用Actor网络计算当前状态的动作；
4. 对动作添加高斯噪声；
5. 执行动作并观察新状态和奖励；
6. 累计回报；
7. 对新状态进行归一化处理；
8. 对奖励进行归一化处理；
9. 将经验添加到经验缓存中；
10. 如果经验缓存已满，则计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中；
11. 更新状态。

在这个过程中，Actor网络用于计算当前状态下的动作，而高斯噪声则用于增加探索性，以便算法能够更好地探索环境。在执行动作之后，算法会观察新状态和奖励，并将它们添加到经验缓存中。如果经验缓存已满，算法会计算N步回报，并将经验添加到优先经验回放缓存中。最后，算法会更新状态并继续执行主循环。

用Python编写一个函数calculate_discounted_price,该函数接受两个参与price和discount，分别表示原始价格和折扣百分比0~100之间的浮点数，并返回打折后的价格。：

好的，下面是用Python编写的函数calculate_discounted_price的代码：

def calculate_discounted_price(price, discount):
    """
    计算打折后的价格
    :param price: 原始价格
    :param discount: 折扣百分比，0~100之间的浮点数
    :return: 打折后的价格
    """
    discounted_price = price * (1 - discount/100)
    return discounted_price

使用方法：

price = 100
discount = 20.0
discounted_price = calculate_discounted_price(price, discount)
print(discounted_price) # 输出80.0

这个函数的作用是计算打折后的价格，接受两个参数：原始价格和折扣百分比，返回打折后的价格。函数体内的计算方法就是原价乘以（1-折扣百分比），得到折扣后的价格。