始める無料で始める

Mountain Car 環境の可視化

ここでは、Mountain Car 環境の理解を一歩進めます。可視化は、RL 環境のダイナミクスを理解するうえで重要です。環境の現在の状態を表示する関数 render() を作成しましょう。この関数は、可視化したい任意の環境で後ほど再利用できます。

matplotlib.pyplot と gymnasium はそれぞれ plt と gym としてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶGymnasiumによるReinforcement Learning

コースを見る

演習の手順

  • 環境を可視化するために render() 関数を完成させ、環境の state_image を取得してプロットしてください。
  • render() 関数を呼び出して、環境の現在の状態を表示してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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    
____
コードを編集して実行