我正在尝试根据我在Medium.com上找到的this blog post创建一个Q表。在我的step function（python类）中，用于创建自定义开放式AI Gym环境，我的动作空间self.action_space将是3个可能的动作，可能的观察值为50到150，以1 {{ 1}}。
self.observation_space我关注的博客文章通过此代码创建Q表，在我看来，该代码只是根据大小创建一个零数组。
#possible actions from more_heat less heat functions
self.action_space = np.array([ 0, 1, 2])
#possible deviation values from temp - setpoint
self.observation_space = np.arange(50,150,1)
但是当我尝试打印Q表时，出现此错误：
action_size = env.action_space.n
state_size = env.observation_space.n
qtable = np.zeros((state_size, action_size))
print(qtable)
任何明智的关于我做错事情的话都会受到赞赏！
运行此代码时出现相同的错误：
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index答案 0 :(得分：0)
使用env.observation_space.shape[0]获取状态空间的大小。动作空间也一样。
在您链接的博客文章中，他们解决了the frozen lake task。该任务继承自the discrete class，后者定义了动作并显示了类似这样的空格
self.action_space = spaces.Discrete(self.nA)
他们的Discrete类具有属性n，用于指定离散空间的大小。
而是使用np.array而不使用。尝试这样做
action_size = env.action_space.n
或者至少，如果我尝试运行您的代码，我会这样做。