observation = np.array(self.value["observation"], dtype=np.float64) legal_action = np.array(self.value['legal_action'], dtype=np.float64) sub_action_mask = np.array( self.value['sub_action_mask'], dtype=np.float64) lstm_hidden = np.array(self.value['lstm_hidden'], dtype=np.float64) lstm_cell = np.array(self.value['lstm_cell'], dtype=np.float64) return { 'observation': observation, 'legal_action': legal_action, 'sub_action_mask': sub_action_mask, 'lstm_hidden': lstm_hidden, 'lstm_cell': lstm_cell }

时间: 2024-04-12 20:33:31 浏览: 125
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pv_array.zip_MPPT PO matlab_PV array_mppt_pv_pv mppt

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是将一些值转换为NumPy数组，并将它们作为字典返回。其中包括以下键值对： - 'observation': 将self.value["observation"]转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'legal_action': 将self.value['legal_action']转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'sub_action_mask': 将self.value['sub_action_mask']转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'lstm_hidden': 将self.value['lstm_hidden']转换为浮点数类型的NumPy数组。 - 'lstm_cell': 将self.value['lstm_cell']转换为浮点数类型的NumPy数组。 这个函数的目的是将这些值以字典的形式返回，方便后续使用。
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- Observation类：表示观测值，包括观测值的生成概率。 - HMM类：作为整体模型，包含了状态和观测的集合，以及学习、预测和解码的函数。 - train方法：用于训练模型，更新A和B矩阵。 - predict方法：基于...
rar

feinieer_yuankong.rar_matlab 衍射_site:www.pudn.com_菲涅尔_菲涅尔参数_衍射演示

- 观察距离（Observation Distance）：改变观察距离会改变衍射图案的大小和形状。 - 光源距离（Source Distance）：光源与孔洞之间的距离对衍射图案的形状也有影响。 5. **衍射演示**：这个Matlab程序可以进行...

解释这段代码for index, agent in enumerate(self.agents): agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(14,),dtype=np.float32) agent.name = 'bluecar' agent.plane = np.array(Image.open("./common/bluecar.png")) agent.size = 1.5 if self.adversary and index == self.agent_nums - 1: # 将攻击者设置为最后一个 agent.observation_space = spaces.Box(low = -1, high= 1, shape=(16,),dtype=np.float32) agent.action_space = spaces.Box(low=np.array([-0.5, -0.1]), high=np.array([0.5, 0.1]), dtype=np.float32) agent.name = 'adversary' agent.plane = np.array(Image.open("./common/redcar.png"))

其中，enumerate(self.agents) 枚举了代理列表 self.agents 中的每个代理，并将其索引和值存储在 index 和 agent 变量中。 在循环中，对每个代理进行以下属性初始化： - agent.action_space：代理的动作...

observation=[0,3] observation = np.array(observation) observation = observation[np.newaxis, :]

具体来说，np.array(observation)将列表转换成numpy数组，然后使用np.newaxis在第0维添加一个维度，使得数组形状变为(1,2)。这种形状的数组通常用于深度学习中的输入数据，其中1表示batch size，2表示每个输入样本的...

class GP: def __init__(self, num_x_samples): self.observations = {"x": list(), "y": list()} self.num_x_samples = num_x_samples self.x_samples = np.arange(0, 10.0, 10.0 / self.num_x_samples).reshape(-1, 1) # prior self.mu = np.zeros_like(self.x_samples) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) def update(self, observations): self.update_observation(observations) x = np.array(self.observations["x"]).reshape(-1, 1) y = np.array(self.observations["y"]).reshape(-1, 1) K11 = self.cov # (N,N) K22 = self.kernel(x, x) # (k,k) K12 = self.kernel(self.x_samples, x) # (N,k) K21 = self.kernel(x, self.x_samples) # (k,N) K22_inv = np.linalg.inv(K22 + 1e-8 * np.eye(len(x))) # (k,k) self.mu = K12.dot(K22_inv).dot(y) self.cov = self.kernel(self.x_samples, self.x_samples) - K12.dot(K22_inv).dot(K21) gp = GP(num_x_samples=100)解释一下gp = GP(num_x_samples=100)

这是一个名为GP的类，它有一个初始化函数__init__，需要传入num_x_samples参数。它有两个成员变量observations和num_x_samples，observations是一个字典，包含"x"和"y"两个键，分别对应一个空列表，用于存储观测数据...

class StockTradingEnv(gym.Env): metadata = {'render.modes': ['human']} def __init__(self, data, window_size): super(StockTradingEnv, self).__init__() self.data = data self.window_size = window_size self.action_space = spaces.Discrete(3) # 买入，卖出，持有 self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(6, self.window_size + 1), dtype=np.float32) self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False

这段代码是一个基于 Gym 库实现的股票交易环境 StockTradingEnv，其中包括了环境的初始化、动作空间、状态空间、当前状态等信息。具体来说，这个环境中的动作空间为三个离散值，分别代表买入、卖出和持有；...

observation_shape = (DimConfig.observation_shape,) legal_action_shape = (DimConfig.legal_action_shape,) sub_action_mask_shape = (DimConfig.sub_action_mask_shape,) lstm_hidden_shape = (DimConfig.lstm_hidden_shape,) lstm_cell_shape = (DimConfig.lstm_cell_shape,) return { 'observation': ArraySpec(observation_shape, np.float64), 'legal_action': ArraySpec(legal_action_shape, np.float64), 'sub_action_mask': ArraySpec(sub_action_mask_shape, np.float64), 'lstm_hidden': ArraySpec(lstm_hidden_shape, np.float64), 'lstm_cell': ArraySpec(lstm_cell_shape, np.float64) }

- 'legal_action': 使用DimConfig.legal_action_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象。 - 'sub_action_mask': 使用DimConfig.sub_action_mask_shape定义的形状，np.float64数据类型的ArraySpec对象...

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, {}

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...

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。...

self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=np.inf, shape=(6,), dtype=np.float32)

这行代码定义了环境的观测空间（observation space），即智能体可以观测到的状态的取值范围。这里采用的是一个 Box 空间，形状为 (6,)，表示智能体可以观测到一个由 6 个数值组成的状态。...数据类型为 np.float32。

self.observation_space = spaces.Box(low=0.0, high=1.0, shape=(self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,), dtype=np.float32)这段代码什么意思

这个空间的形状是 (self.cluster_feature_dim + self.candidate_task_window_size * self.task_feature_dim,)，也就是由 self.cluster_feature_dim 个聚类特征和 self.candidate_task_window_size * self.task_...

详细解释这段代码def prep_obs(state=[]): state = np.array(state) # for single transition -> batch_size=1 if len(state.shape) == 2: state = np.stack(state, axis=0) # for single episode elif len(state.shape) == 4: state = np.concatenate(state, axis=0) else: raise RuntimeError('The shape of the observation is incorrect.') return th.tensor(state).float()

这段代码定义了一个名为 prep_obs 的函数，该函数接受一个名为 state 的参数，该参数默认值为空列表...最后，函数将 NumPy 数组 state 转换为 PyTorch 张量，并将其转换为浮点数类型 (float)，然后返回该张量。

self.observation_space.append(spaces.Box(low=-np.inf, high=+np.inf, shape=(obs_dim,), dtype=np.float32)) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'dtype'怎么解决

high = np.array([+np.inf] * obs_dim, dtype=np.float32) self.observation_space.append(spaces.Box(low=low, high=high)) 这里，我们使用了 numpy 库来创建低和高的数组，然后将其传递给 Box 空间。这应该...

kf = KalmanFilter(transition_matrices=np.eye(3), observation_matrices=np.eye(3))

这段代码是使用KalmanFilter类创建一个卡尔曼滤波器对象，其中传递了转移矩阵和观测矩阵。卡尔曼滤波器是一种用于状态估计的算法，通常用于处理带有噪声的测量数据，以获得对系统状态的最优估计。...

def step(self, u): #step 函数返回四个值observation、reward、done、info #observation (object):一个与环境相关的对象描述你观察到的环境，如相机的像素信息，机器人的角速度和角加速度，棋盘游戏中的棋盘状态。 #reward (float):先前行为获得的所有回报之和，不同环境的计算方式不一，但目标总是增加自己的总回报。 #done (boolean): 判断是否到了重新设定(reset)环境，大多数任务分为明确定义的episodes，并且完成为True表示episode已终止。 #info (dict):用于调试的诊断信息，有时也用于学习，但正式的评价不允许使用该信息进行学习。 这是一个典型的agent-environment loop 的实现。 th, thdot = self.state # th := theta g = self.g m = self.m l = self.l dt = self.dt u = np.clip(u, -self.max_torque, self.max_torque)[0] self.last_u = u # for rendering costs = angle_normalize(th) ** 2 + 0.1 * thdot**2 + 0.001 * (u**2) newthdot = thdot + (3 * g / (2 * l) * np.sin(th) + 3.0 / (m * l**2) * u) * dt newthdot = np.clip(newthdot, -self.max_speed, self.max_speed) newth = th + newthdot * dt self.state = np.array([newth, newthdot]) self.renderer.render_step() # observation、reward、done、info return self._get_obs(), -costs, False, False, {}

这是一个Pendulum-v0环境的step函数的实现，输入是一个动作u，输出是observation、reward、done、info四个值。函数首先从当前状态self.state中获取theta和theta_dot的值，然后从环境中获取重力g、摆杆质量m、摆杆...

解释这段代码class Agent(object): def __init__(self): self.name = None self.position = None self.action = None self.action_space = None self.observation_space = None self.plane = None self.inobstacle = False self.inclip = False self.cash = False # 碰撞

- observation_space：代理的观测空间。 - plane：代理所在的平面。 - inobstacle：代理是否在障碍物中。 - inclip：代理是否在边界中。 - cash：代理是否撞到了其他代理。 在类的构造函数 __init__ 中，这些属性...

def _next_observation(self): # 获取下一个观察值 obs = np.array([ self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Open'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'High'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Low'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Close'].values / 200, self.data.loc[self.current_step - self.window_size:self.current_step, 'Volume'].values / 5000000000, self.profit / 10000 ]) return obs

这段代码是一个私有方法 _next_observation，用于获取下一个观察值。在这个股票交易环境中，观察值包括了如下信息： - 过去 window_size 个时间步的股票开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量，分别除以一个...

import pyowm import datetime # 获取当前时间 now = datetime.datetime.now() # 获取上个月的时间 last_month = now.replace(month=now.month-1) # 初始化OpenWeatherMap对象 owm = pyowm.OWM('cff205d4bc569aaffdb80114250e52df') # 把'your-api-key'替换成你的API Key # 获取上个月的天气情况 mgr = owm.weather_manager() observation = mgr.weather_at_place('Shanghai') date_obj = datetime.datetime(last_month.year, last_month.month, 1) one_call = mgr.one_call(lat=observation.weather.location.lat, lon=observation.weather.location.lon, dt=date_obj.timestamp(), exclude='current,minutely,hourly,alerts') condition = one_call.forecast_daily[0].status print('上个月的天气情况是：', condition)被返回'Weather' object has no attribute 'location'

在下一行代码中，您又试图从observation.weather.location中获取经纬度信息，因此会出现'Weather' object has no attribute 'location'的错误。 要解决这个问题，您可以考虑修改weather_at_place()方法的参数...

def reset(self): # 重置环境状态 self.profit = 0 self.total_reward = 0 self.current_step = self.window_size self.done = False return self._next_observation()

具体来说，这个方法会将当前收益、总奖励、当前时间步和结束标志等状态变量重置为初始值，并调用 _next_observation 方法获取初始观察值。这样，在调用 reset 方法后，就可以重新开始新的一轮交易了。

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