強化學習Numpy相關知識整理

在使用python進行強化學習**實驗的時候，numpy一定是會用到的乙個工具庫。numpy提供了很多有用的介面函式，但是要熟悉全部函式是有一定困難的。這裡整理一些強化學習中比較常用的api函式，並說明它們一般使用的位置。

這個函式主要用於取出矩陣中最大元素的位置，常用於對dqn的輸出向量

import numpy as np

a = np.array([3
,5,6
,8,1
])b = np.argmax(a)
print
('b='
, b)

b= 3

import numpy as np

# replace 表示抽完仍舊放回去
# np.random.choice(a, size = none, replace = true, p = none)
# 從0到5之間隨機選取3個數
a = np.random.choice(5,
3)# 表示分別以p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]的概率從[0,1,2,3,4]這四個數中選取3個數
b = np.random.choice(5,
2, p=
[0.1
,0.1
,0.2
,0.2
,0.4])
print
('a='
, a)
print
('b='
, b)

a=

[2 3 1]
b=[3 4]

action = np.randon.choice(number_of_action,

1)

import numpy as np

# np.random.uniform(low=0,high=1,size=1) 返回[low,high)大小為size的陣列，
a = np.random.uniform(
)print
('a='
, a)

a= 0.22582848580242054

if np.random.uniform(

)> self.epsilon:
action = np.randon.choice(number_of_action,1)
else
action = np.argmax(self.model.predict(observation)
)

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