帮我写一个使用Discrete函数定义强化学习环境中二维动作空间的代码

好的，以下是使用`gym`库中的`Discrete`函数定义强化学习环境中二维动作空间的示例代码：

import gym
from gym.spaces import Discrete

class MyEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 定义观测空间和动作空间
        self.observation_space = Discrete(2)
        self.action_space = Discrete(4)
        
    def reset(self):
        # 环境重置
        return self.observation_space.sample()

    def step(self, action):
        # 执行动作并返回下一个状态、奖励和是否终止信息
        next_observation = self.observation_space.sample()
        reward = 0.0
        done = False
        return next_observation, reward, done, {}

在上述代码中，我们定义了一个名为`MyEnv`的自定义环境类，其中观测空间为2个离散状态，动作空间为4个离散动作。在环境的`reset`方法中，我们返回一个随机采样的观测值，在`step`方法中，我们执行动作并返回下一个状态、奖励和是否终止信息。