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在观察数据结果时，我们通常希望获得整体趋势信息 – 所以可以应用平滑化手段绘制更易读的曲线

• 以数据 d = np.random.random(20) 为例：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as pltd = np.random.random(20)# 平滑化函数 -- 指数移动平均值:
  # smooth_point = previous * factor + point * (1 - factor)
  def smooth_curve(points, factor=0.8): smoothed_points = [] for point in points: if smoothed_points: previous = smoothed_points[-1] smoothed_points.append(previous * factor + point * (1 - factor)) else: smoothed_points.append(point) return smoothed_points plt.figure()
  xdata = list(range(len(d)))# 绘制平滑前和后曲线
  plt.plot(xdata, d, color='yellow', label="Smoothed (Before)")  # 平滑前，黄色
  plt.plot(xdata, smooth_curve(d), color='orange', label="Smoothed (After)")  # 平滑后，橙色# 填充两个曲线之间的区域，透明黄色
  plt.fill_between(xdata, d, smooth_curve(d), color='yellow', alpha=0.3)plt.xlabel("episode")
  plt.ylabel("reward")
  plt.legend()plt.show()