class Memory(): def __init__(self, capacity, dims): self.capacity = capacity self.mem = np.zeros((capacity, dims)) self.memory_counter = 0 '''存储记忆''' def store_transition(self, s, a, r, s_): tran = np.hstack((s, [a.squeeze(0), r], s_)) # 把s,a,r,s_困在一起，水平拼接 index = self.memory_counter % self.capacity return new_mem

这段代码实现了一个记忆单元，用于存储智能体的经验。具体来说，这段代码包括以下几个部分：

1. 初始化函数 `__init__(self, capacity, dims)`：构造函数，接收两个参数，分别是记忆单元的容量和每个经验的维度。在函数内部，首先使用 `np.zeros()` 函数创建一个大小为 `(capacity, dims)` 的全零数组，用于存储经验。同时，记录当前已存储的经验数，初始值为 0。
2. 存储记忆函数 `store_transition(self, s, a, r, s_)`：接收四个参数，分别是当前状态、动作、奖励和下一个状态。在函数内部，将当前状态、动作、奖励和下一个状态水平拼接成一个数组，并将其存储到记忆单元中。为了循环利用记忆单元中的存储空间，使用取模运算符将经验存储到数组的对应位置，并更新经验计数器。最后，返回存储后的记忆单元。

具体来说，这段代码的第二部分 `store_transition(self, s, a, r, s_)` 的实现如下：

def store_transition(self, s, a, r, s_):
    # 把s,a,r,s_困在一起，水平拼接
    tran = np.hstack((s, [a.squeeze(0), r], s_))  
    # 取模运算，用于循环利用记忆单元中的存储空间
    index = self.memory_counter % self.capacity  
    # 将经验存储到对应的位置
    self.mem[index, :] = tran  
    # 更新经验计数器
    self.memory_counter += 1  
    # 返回存储后的记忆单元
    return self.mem

其中，`tran` 是一个水平拼接后的数组，长度为 `dims*2+2`，表示一个完整的经验。`a.squeeze(0)` 是将动作的维度从 `(1,)` 压缩到 `()` 的一个操作，保证 `tran` 的长度为 `dims*2+2`。`index` 是经验存储的位置，使用取模运算符可以使得经验在记忆单元中循环利用。`self.mem[index, :] = tran` 表示将经验存储到对应位置，`self.memory_counter += 1` 表示更新经验计数器。最后，返回存储后的记忆单元 `self.mem`。