optimal_state_values, optimal_action_values = optimal_bellman(env)

这段代码可能会引发一个错误，但是没有提供具体的错误信息。要查找问题，您可以尝试以下几点：

1. 检查是否导入了所需的模块和库。确保您已经正确导入了`optimal_bellman`函数以及它所依赖的其他函数或类。

2. 检查`env`变量是否已正确初始化并传递给`optimal_bellman`函数。确保您已正确创建和配置了`env`对象，并将其传递给函数。

3. 查看`optimal_bellman`函数的定义，并确保其参数和返回值的类型和数量正确匹配。检查函数内部是否存在其他潜在的错误。

4. 检查`optimal_bellman`函数的实现，以确保它没有在该行或之前引发任何其他错误。可以使用`try-except`语句来捕获异常并打印出具体的错误信息。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您找到问题所在。

相关问题

File "D:\code of myself\cliff_instance\cliff_env.py", line 93, in <module> optimal_state_values, optimal_action_values = optimal_bellman(env)

这看起来像是一个Python程序中的错误信息。根据错误提示，问题出现在文件 "cliff_env.py" 的第 93 行。该行代码尝试调用名为 "optimal_bellman" 的函数，并将其返回值赋给变量 "optimal_state_values" 和 "optimal_action_values"。然而，在该文件中可能没有定义或导入 "optimal_bellman" 函数，导致此处出现错误。请检查代码中是否包含 "optimal_bellman" 函数的定义或导入，并确保它们的正确性。

optimal_actions = optimal_action_values.argmax(axis=1) print('最优策略 = {}'.format(optimal_actions)) 解释

在这段代码中，`optimal_action_values` 是一个二维数组，表示每个状态的最优动作价值函数。`optimal_action_values.argmax(axis=1)` 是对 `optimal_action_values` 沿着第一个轴（即行）进行求最大值的索引操作，返回一个一维数组 `optimal_actions`。

`optimal_actions` 中的每个元素是对应状态的最优动作。通过调用 `argmax(axis=1)`，我们可以找到每个状态下具有最大动作价值的动作。

打印语句 `print('最优策略 = {}'.format(optimal_actions))` 用于输出最优策略。它会将 `optimal_actions` 的值插入到字符串中，并打印出来。这样我们可以看到每个状态的最优动作。