val = dict.__getitem__(self, key) KeyError: None

这个错误通常是因为字典中没有这个键所导致的。你可以在使用 `dict[key]` 之前先检查一下这个键是否存在于字典中，例如：

if key in my_dict:
    val = my_dict[key]
else:
    # 处理键不存在的情况

或者你也可以使用字典的 `get()` 方法，它可以在键不存在的情况下返回一个默认值（默认为 `None`），例如：

val = my_dict.get(key)
if val is not None:
    # 处理键存在的情况
else:
    # 处理键不存在的情况

相关问题

class Stack:#堆栈 class Node: def __init__(self, val, next=None): self.val = val self.next = next def __init__(self): self.top = None def push(self, val): self.top = Stack.Node(val, self.top) def pop(self): assert self.top, 'Stack is empty' val = self.top.val self.top = self.top.next return val def peek(self): return self.top.val if self.top else None def empty(self): return self.top == None def __bool__(self): return not self.empty() def __repr__(self): if not self.top: return '' return '--> ' + ', '.join(str(x) for x in self) def __iter__(self): n = self.top while n: yield n.val n = n.next

这是一个简单的堆栈实现，使用Python语言编写。堆栈是一种常见的数据结构，它具有后进先出（LIFO）的特点。这个堆栈类包含了Node类，用于创建节点，以及push、pop、peek、empty等方法，用于操作堆栈。其中push方法用于将元素压入堆栈，pop方法用于从堆栈中弹出元素并返回，peek方法用于获取堆栈顶部的元素，empty方法用于判断堆栈是否为空。此外，还实现了__bool__和__repr__方法，用于判断堆栈是否为空，并以字符串形式表示堆栈中的元素。

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, {}

这段代码是 `StockTradingEnv` 类中的 `step` 方法，用于在环境中执行一个动作，并返回执行该动作后获得的奖励、新的观察值以及是否结束交易等信息。具体来说，这个方法会执行如下步骤：

1. 首先检查动作是否在动作空间中，如果不在则会报错；
2. 调用 `_get_val` 方法获取当前股票的价值（假设在当前时间步进行交易后，股票的价值不变）；
3. 将当前时间步加 1，如果当前时间步已经达到数据长度，则将结束标志设为 True；
4. 如果结束标志为 True，那么计算得到最终的奖励（即当前收益减去之前的总奖励），并返回最终的观察值、奖励、结束标志和一个空字典；
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` 方法可以让我们在股票交易环境中执行一个动作，并获得执行该动作后的奖励以及新的观察值，从而逐步训练出一个股票交易智能体。