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Mountain Car 환경 시각화하기

이제 Mountain Car 환경 탐색을 한 단계 더 진행해 보겠습니다. 시각화는 RL 환경의 동작을 이해하는 데 매우 중요합니다. 현재 환경 상태를 화면에 표시하는 render() 함수를 작성해 볼 거예요. 이 함수는 이후에 시각화하고 싶은 어떤 환경에도 활용할 수 있습니다.

matplotlib.pyplot과 gymnasium은 각각 plt와 gym으로 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Gymnasium 기반 Reinforcement Learning

강의 보기

연습 안내

  • 환경을 시각화하도록 render() 함수를 완성하여 환경의 state_image를 얻고 이를 플로팅하세요.
  • render() 함수를 호출해 현재 환경 상태를 표시하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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    
____
코드 편집 및 실행