如何使用np_random()函数在Gym中实现随机性控制

在Gym中，可以使用np_random()函数来实现随机性控制。这个函数是Gym中Random类的一个实例方法，用于生成随机数。

np_random()函数是基于Numpy中的RandomState类实现的，因此可以使用Numpy提供的各种随机数生成函数来生成随机数。

下面是一个使用np_random()函数在Gym中实现随机性控制的例子：

import gym

env = gym.make('CartPole-v1')
env.reset()

# 获取np_random对象
np_random = env.unwrapped.np_random

# 设置随机数生成种子
np_random.seed(0)

# 打印一些随机数
print(np_random.uniform(0, 1))  # 0.5488135039273248
print(np_random.rand(5))  # [0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548  0.64589411]
print(np_random.randn(5))  # [ 0.48761639  0.39236527  0.80599049 -0.03334131  0.33875147]

# 进行随机行动
for _ in range(1000):
    action = env.action_space.sample()
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        env.reset()

env.close()

在上述代码中，我们首先通过gym.make()函数创建一个Gym环境，这里以'CartPole-v1'为例。然后，我们通过env.unwrapped.np_random获取该环境的np_random对象。

接着，我们使用np_random.seed()函数设置随机数生成种子为0，以确保每次运行代码时获得相同的随机数。

然后，我们使用np_random对象调用各种Numpy提供的随机数函数生成随机数。上述例子中使用了np_random.uniform()、np_random.rand()和np_random.randn()函数生成了不同的随机数。

最后，我们通过循环使用env.action_space.sample()函数进行随机行动。这个函数会从动作空间中随机选择一个动作。在每个步骤中，我们通过env.step()函数执行一步行动，并获取观测、奖励、结束标志和额外信息。当结束标志为True时，我们通过env.reset()函数重置环境，开始新一轮的随机行动。

通过使用np_random()函数，我们可以实现对随机性的控制，从而使得实验具有可重复性，并且方便进行调试和对比不同算法的性能。