Mountain Car Environment को विज़ुअलाइज़ करना
अब आप Mountain Car environment की खोज को एक कदम आगे बढ़ाएँगे. किसी RL environment की गतिशीलता को समझने के लिए visualization बहुत महत्वपूर्ण है. आप एक render() फंक्शन लिखेंगे जो environment की मौजूदा स्थिति दिखाएगा. आगे चलकर आप जिस भी environment को विज़ुअलाइज़ करना चाहें, उसके लिए यही फंक्शन उपयोग होगा.
matplotlib.pyplot और gymnasium को क्रमशः plt और gym के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Gymnasium के साथ Reinforcement Learning
अभ्यास निर्देश
- environment को विज़ुअलाइज़ करने के लिए
render()फंक्शन को पूरा करें: environment काstate_imageप्राप्त करें और उसे प्लॉट करें. - environment की मौजूदा स्थिति दिखाने के लिए
render()फंक्शन कॉल करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
env = gym.make('MountainCar', render_mode='rgb_array')
initial_state, _ = env.reset()
# Complete the render function
def render():
state_image = ____
____
plt.show()
# Call the render function
____