saved_lines = np.append(saved_lines, fixed_distance[np.newaxis, :, :], axis=0)表示什么意思

这行代码的意思是将 `fixed_distance` 数组添加到 `saved_lines` 数组的末尾，得到一个新的三维数组。具体来说，这个新的数组将会是 `saved_lines` 数组加上一个新的二维数组 `fixed_distance`。`axis=0` 表示在第一个维度（即行）上进行拼接。`np.newaxis` 用于给 `fixed_distance` 添加一个新的维度，这样才能与 `saved_lines` 进行拼接。

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saved_lines = np.empty((0, df7['经纬度'].shape[1], df7['经纬度'].shape[1]))表示什么意思

这行代码定义了一个 Numpy 数组 saved_lines，它的形状是 (0, df7['经纬度'].shape[1], df7['经纬度'].shape[1])，也就是说它是一个 3D 数组，第 1 维的长度为 0，第 2 和第 3 维的长度都是 df7['经纬度'].shape[1]。这个数组可以用来存储一系列的经纬度坐标数据，但是由于第 1 维长度为 0，所以一开始并不会有任何数据存储在里面。

if __name__ == "__main__": env_name = args.env seed = args.seed frames = args.frames worker = args.worker GAMMA = args.gamma TAU = args.tau HIDDEN_SIZE = args.layer_size BUFFER_SIZE = int(args.replay_memory) BATCH_SIZE = args.batch_size * args.worker LR_ACTOR = args.lr_a # learning rate of the actor LR_CRITIC = args.lr_c # learning rate of the critic saved_model = args.saved_model D2RL = args.d2rl

这段代码中使用了 argparse 库来接收命令行参数，根据参数的不同来设置不同的变量值。其中，如果当前脚本被直接运行（而不是被导入），则会执行下面的代码。具体来说，会根据传入的参数设置环境名称、随机种子、训练帧数、worker 数量、折扣因子、软更新参数、隐藏层大小、回放缓存大小、批大小、演员和评论家的学习率、是否使用 D2RL 策略等变量。