1.准备工作
优先选用conda，conda不仅可以安装python，也是环境管理的工具，我们可以通过conda创建python环境，每个环境之间是相互独立，这样不同的环境可以使用不同版本的python，不同版本的开发包，避免了Python版本不同需要来回切换的问题。
gym目前并不支持python3.11版本，但我最初安装的conda的python是3.11版本，所以更换成3.8 版本：解决
2.安装及测试
2.1虚拟环境
conda create --name Gym python=3.7 # 创建虚拟环境，其中可Gym替换成任何名字，3.7可替换成任何版本conda activate Gym # 激活虚拟环境
2.2安装
1.最小化安装（只包括少量的内置环境，如算法环境、简单文字游戏环境和经典控制环境）
pip install gym
pip install pygame
pip install numpy
强化学习笔记：Gym入门--从安装到第一个完整的代码示例_gym安装-CSDN博客
2.完整安装
pip install --upgrade gym[atari] # 以atari为例，按照类别安装
pip install --upgrade gym[all] # 全部安装2.2测试（本代码可运行）
import gym
import time
# 生成环境
env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='human') # human指在人类显示器或终端上渲染
# 环境初始化
state = env.reset()
# 循环交互
while True:# 渲染画面env.render()# 从动作空间随机获取一个动作action = env.action_space.sample()# agent与环境进行一步交互state, reward, done, truncated, info = env.step(action)print('动作 = {0}: 当前状态 = {1}, 奖励 = {2}, 结束标志 = {3}, 日志信息 = {4}'.format(action, state, reward, done,info))# 判断当前episode 是否完成if done:print('done')breaktime.sleep(0.1)
# 环境结束
env.close()代码2：2
3.一些问题
①在电脑终端中无法打开虚拟环境：
解决：activate base #先打开基础环境
activate pytorch #再打开其他环境，pytorch可替换成你的环境②最开始可以在pycharm中激活虚拟环境，后进行一番操作后反而不能激活。
解决：最开始看其他博主所言怀疑是为在系统变量中添加conda地址，但添加后依然无用。最后新建项目基于Conda解决，但之间在Virtualenv环境下是可以激活虚拟环境的，问题待解。
注意：Virtualenv环境下设置的是python.exe，Conda环境下是conba.bat，其位置一般在library/bin目录下。
参考文献
1.强化学习笔记：Gym入门--从安装到第一个完整的代码示例_gym安装-CSDN博客
2.强化学习Openai Gym基础环境搭建_强化学习环境-CSDN博客
3.构建自己的gym训练环境 巨详细_gym自定义环境-CSDN博客
4.python 笔记 ：Gym库 （官方文档笔记）_python gym_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客
5.强化学习笔记：多臂老虎机问题(2)--Python仿真_k-armed bandit python code-CSDN博客
