np.cumsum(episode_rewards)
时间: 2024-10-02 22:02:58 浏览: 31
`np.cumsum()` 是 NumPy 库中的累积求和函数,它会计算数组元素从第一个到当前位置的累计和。在这个上下文中,`mock_np.cumsum = mock.Mock(side_effect = ...)` 是一种模拟(mocking)行为,用于单元测试,使得在测试中可以替换 `np.cumsum` 的实际行为。
当你调用 `np.cumsum(episode_rewards)`,如果 `episode_rewards` 是一个数组,这个函数将会返回一个新数组,其中每个元素是累加到当前位置之前所有元素的和。
然而,由于我们正在使用 mock,`side_effect` 规定每次 cumsum 被调用时都会执行相应的函数,而不是直接使用 NumPy 函数。这意味着在测试代码中,可能有一个期望的结果 `expected_result`,用来验证这个模拟的行为是否正确。
下面是如何在一个测试函数中使用这个模拟的示例[^1]:
```python
def test_cumsum(mock_np, episode_rewards, normalize, expected_result):
# 使用 mock 的 cumsum 方法并传递 episode_rewards
result = mock_np.cumsum(episode_rewards)
# 如果 normalize 参数为真,则对结果应用归一化
if normalize:
result = result / sum(result)
# 检查得到的实际结果是否与预期相符
assert np.allclose(result, expected_result)
```
在这里,`test_cumsum` 函数检查了 `np.cumsum` 的模拟行为是否按预期产生了 `expected_result`。
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