with open(dqn3_path + 'dqn3_log.json', 'w') as f: json.dump(jlist, f)(如何让打印到f中的数据不要只有一行)

可以使用`json.dump()`函数的`indent`参数来设置缩进级别，从而使打印到文件中的数据具有更好的可读性。例如，将`indent`参数设置为一个非负整数，表示打印时每个缩进级别使用的空格数。示例代码如下：

import json

jlist = [{'name': 'Alice', 'age': 25}, {'name': 'Bob', 'age': 30}]

with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(jlist, f, indent=4)

这样就会将`jlist`列表中的数据以带缩进的格式打印到`data.json`文件中，每个缩进级别使用4个空格。如果不设置`indent`参数，则默认情况下打印到文件中的数据只有一行，不易阅读。

相关问题

self.model_path = 'dqn.pth' if pretrained: if os.path.exists(self.model_path): self.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location='cpu'))

这段代码是一个模型加载的过程。首先，定义了一个模型路径`self.model_path`，指定为`dqn.pth`。然后，如果`pretrained`参数为True，并且模型路径存在，就会使用`torch.load`函数加载模型参数，并通过`load_state_dict`方法将参数加载到模型中。

`torch.load`函数用于加载保存的模型参数。它接受一个文件路径作为输入，并返回一个包含模型参数的字典。在这段代码中，通过指定`map_location='cpu'`参数，可以将模型参数加载到CPU上。

最后，通过调用`load_state_dict`方法，将加载的模型参数应用到模型中。这样，模型就被初始化为预训练的状态，并可以在后续的操作中使用。

self.model_path = 'dqn.pth' if pretrained: # 加载模型参数 if os.path.exists(self.model_path): self.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location='cpu'))

rd.open_workbook(excel_file, on_demand=True, password=password)

# 读取指定Sheet的数据
sheet_name = 'Sheet1'
df = pd.read_excel(book, sheet_name=sheet_name)

# 打印数据框
print(df)

请将这段代码是一个DQN（Deep Q-Network）模型的定义中的一部分。它包含了一个模`path_to_excel_file.xlsx`替换为您的Excel文件路径，将`your_password`替换为Excel文件的密码。型路径属性`self.model_path`，用于保存和加载模型参数。如果`pretrained`参数为True，即要这样，您就可以使用`pandas`读取带有密码的Excel文件了。