Gym中的种子生成器np_random()的使用方法详解

gym中的种子生成器np_random()是一个用来生成随机数的函数，它可以用来控制随机结果的生成。这个函数是由numpy的random模块提供的，可以在gym环境中使用。

使用np_random()函数可以在不同平台上获得相同的随机数序列，这对于实验的重复性是非常重要的。它还可以用于比较不同算法在相同初始状态下的性能差异。

np_random()函数的使用方法如下：

1.首先，需要将np_random()函数导入gym环境中的代码中。

from gym import spaces
from gym import envs
env = envs.make('CartPole-v1')
env.seed(1)

2.然后，可以在代码的任何地方使用np_random()函数生成随机数。

random_number = env.unwrapped.np_random.rand()

3.也可以使用np_random()函数生成随机整数。

random_int = env.unwrapped.np_random.randint(0, 10)

4.如果需要不同的随机数生成，则可以使用不同的种子。

env.seed(2)
random_number_2 = env.unwrapped.np_random.rand()

这样就可以生成不同的随机数。

下面是一个使用np_random()函数的例子：

from gym import envs

env = envs.make('CartPole-v1')
env.seed(1)

def run_episode(env):
    state = env.reset()
    while True:
        action = env.unwrapped.np_random.choice(env.action_space.n)
        state, reward, done, _ = env.step(action)
        if done:
            break

for i in range(10):
    run_episode(env)

在这个例子中，我们使用np_random()函数生成环境中每一步的随机动作。通过不同的种子，我们可以生成不同的随机序列，从而观察到不同的实验结果。

综上所述，np_random()函数是gym环境中一个很有用的工具，可以用来控制随机结果的生成，并且保证在不同平台上的结果的一致性。这在进行实验和比较不同算法的性能时，是非常重要的。