强化学习-Q_learnning 算法遇到得一些python函数问题

1. pd.DataFrame()函数：

Pandas模块的数据结构主要有两种：1.Series   2.DataFrame

DataFrame（）直观理解就是创建一个表格，
默认参数：

def __init__(self,
             data: Any = None,
             index: Optional[Collection] = None,
             columns: Optional[Collection] = None,
             dtype: Union[ExtensionDtype, str, dtype, dtype, Type[str], Type[float], Type[int], Type[complex], Type[bool], None] = None,
             copy: bool = False)

2. pd.series( )函数：

Series 是一维数组，基于Numpy的ndarray 结构

3.np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)

  功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high.
参数介绍:
low: 采样下界，float类型，默认值为0；
high: 采样上界，float类型，默认值为1；
size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出mnk个样本，缺省时输出1个值。
返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。
uniform() 方法将随机生成下一个实数，它在 [x, y] 范围、

4. tk.geometry()

Tkinter是一个Python模块, 用于开发GUI(图形用户界面)应用程序。

Tkinter提供许多方法；其中之一是geometry()方法。此方法用于设置尺寸Tkinter窗口, 用于设置主窗口在用户桌面上的位置。

5.python str( )函数：

str() 函数将对象转化为适于人阅读的形式。也就是对象得string格式。

6. python的def __init__(self ):函数

1. python的def __init__(self ):函数

2.python的def __init__(self,参数1，参数2，参数X )

1.是可以先实例化一个空得对象

2.必须在实例化得时候进行传参

class show1():
    def __init__(self, action):
        self.action = action

class show2():
    def __init__(self):
        self.action = None
if __name__ == '__main__':

    RL = show1( action=list(range(0,4)))

    RL2 = show2()
    RL2.action = [0,1,2,3]

7.canvas_widget.create_rectangle()

这个函数利用的tkinter包，目的画出一个矩形，里面的前四个参数分别是左上和右下两个坐标x1,y1,x2,y2，后面参数还可以设置矩形颜色，如何填充等。