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使用matplotlib绘制玩tictactoe的智能体的平均学习曲线

使用matplotlib绘制tictactoe智能体的平均学习曲线可以通过以下步骤完成:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
  1. 准备数据: 假设你已经有了一系列智能体在tictactoe游戏中的平均学习曲线数据,可以将这些数据存储在一个numpy数组中。假设你有一个包含每个训练迭代步骤的平均得分的数组average_scores,以及对应的训练迭代步骤的数组iterations
  2. 绘制学习曲线: 使用matplotlib的plot函数绘制平均学习曲线。可以设置线条的颜色、线型和标记样式等。
代码语言:txt
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plt.plot(iterations, average_scores, color='blue', linestyle='-', marker='o')
  1. 添加标题和标签: 为图表添加标题、x轴和y轴标签,以及必要的图例说明。
代码语言:txt
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plt.title('Average Learning Curve of TicTacToe Agent')
plt.xlabel('Training Iterations')
plt.ylabel('Average Score')
plt.legend(['Agent'])
  1. 显示图表: 使用plt.show()函数显示绘制的学习曲线图表。
代码语言:txt
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plt.show()

综上所述,使用matplotlib绘制tictactoe智能体的平均学习曲线的完整代码如下所示:

代码语言:txt
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
iterations = np.arange(1, 101)  # 假设有100个训练迭代步骤
average_scores = np.random.rand(100)  # 假设每个训练迭代步骤的平均得分随机生成

# 绘制学习曲线
plt.plot(iterations, average_scores, color='blue', linestyle='-', marker='o')

# 添加标题和标签
plt.title('Average Learning Curve of TicTacToe Agent')
plt.xlabel('Training Iterations')
plt.ylabel('Average Score')
plt.legend(['Agent'])

# 显示图表
plt.show()

这样就可以使用matplotlib绘制出tictactoe智能体的平均学习曲线图表了。请注意,以上代码中的数据和参数仅为示例,实际情况中需要根据具体数据和需求进行调整。

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