def _sample_proportional(self, batch_size): res = [] p_total = self._it_sum.sum(0, len(self._storage) - 1) every_range_len = p_total / batch_size for i in range(batch_size): mass = random.random() * every_range_len + i * every_range_len idx = self._it_sum.find_prefixsum_idx(mass) res.append(idx) return res

这段代码是一个经验回放（Experience Replay）的实现方法，用于从存储经验的缓冲区中随机采样一批数据。在深度强化学习中，经验回放是用于训练神经网络的重要技术，通过随机采样缓冲区中的经验，可以使得训练数据更加平稳和高效。具体而言，这段代码实现了一种基于经验的策略，其中每个样本被选中的概率与其累积奖励成正比，从而更有可能选择那些奖励高的样本。代码中的`_it_sum`表示的是一个树状数组，用于高效计算样本的累积奖励。