success_times = 0 for i in range(10000): state = env.reset() done = False while not done: #action = random.randint(0,3) action = np.argmax(q_table[state,:]) new_state,reward,done,info= env.step(action) state = new_state if reward == 1: success_times += 1 print(success_times)

这段代码使用了 Q-learning 算法来训练智能体在某个环境中学习最优策略。具体来说，它使用了一个 Q-table 来存储每个状态下每个行动的 Q 值，然后通过不断地采取行动并更新 Q-table 来学习最优策略。

在这段代码中，它循环了 10000 次，每次循环开始时将环境重置，然后使用 Q-table 中当前状态的最优行动来更新状态并获取新状态和奖励。如果智能体获得了奖励（reward == 1），那么 success_times 的计数器就会加 1。最后输出 success_times 的值，表示智能体成功完成任务的次数。

需要注意的是，这段代码中的 Q-learning 算法是基于离散状态和离散行动的，如果状态和行动是连续的，那么就需要使用其他算法来解决。此外，代码中的 Q-table 是在训练过程中不断更新的，如果状态空间较大，那么 Q-table 的大小也会变得非常大，这时就需要使用其他的方法来近似 Q-function，比如神经网络。