使用seaborn和subplot绘制强化学习曲线图

好的，我们可以使用Seaborn和Matplotlib的subplot功能来绘制多个子图，每个子图显示不同的强化学习曲线。

首先，我们需要安装和导入必要的库：

!pip install seaborn
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们可以创建一个包含多个子图的图形，并在每个子图中绘制一个强化学习曲线。以下是一个示例代码：

# 创建一个包含多个子图的图形
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

# 绘制第一个子图
sns.lineplot(x='episode', y='reward', data=data1, ax=axs[0, 0])
axs[0, 0].set_title('Agent 1')

# 绘制第二个子图
sns.lineplot(x='episode', y='reward', data=data2, ax=axs[0, 1])
axs[0, 1].set_title('Agent 2')

# 绘制第三个子图
sns.lineplot(x='episode', y='reward', data=data3, ax=axs[1, 0])
axs[1, 0].set_title('Agent 3')

# 绘制第四个子图
sns.lineplot(x='episode', y='reward', data=data4, ax=axs[1, 1])
axs[1, 1].set_title('Agent 4')

# 调整子图之间的间距
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个2×2的子图网格，并在每个子图中绘制了一个强化学习曲线。我们使用Seaborn的`lineplot`函数来绘制曲线，并使用Matplotlib的`set_title`函数来设置子图的标题。最后，我们使用`tight_layout`函数调整子图之间的间距，以确保它们不会重叠。