*args和**kwargs是两种用来给函数定义可变数量参数的的方法，其中： *args用于定义无关键字的参数（即无指定参数名），在函数体内args是一个tuple **kwagrs用于定义关键字参数（即参数具有参数名），在函数体内kwargs是一个dict 听起来很抽象，看两个例子的话，其实很简单 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 def argTest(arg1, *args): print("第一个参数是:", arg1) # tuple类型，所以直接用for循环 for arg in args: print("其他的参数是:",arg) def kwargTest(arg1, **kwargs): print("第一个参数是:", arg1) # dict类型，所以使用items()方法获取 for k, v in kwargs.

我们将在这篇文章中介绍如何使用Python库来创建Carla客户端，并使用客户端跟仿真环境进行交互，我们将会创建一台白色的特斯拉Model 3，让它在仿真环境中运动。 如果你还不知道Carla是什么，或者不清楚如何安装Carla服务器和Python库，请阅读 Carla自动驾驶仿真环境 1 – 基本概念

随着5G和车联网的发展，不仅能够将智能交通变为现实，也使自动驾驶成为了可能，而近几年，自动驾驶发展的尤为迅速，不管你是主动的还是被动的，总能在科技新闻上看到它的身影，而从事自动驾驶相关软，硬件研究的公司也越来越多，这里边既有传统的汽车巨头，也有新兴的电动车巨鳄，既有从互联网巨头，也有这种初创企业，自动驾驶可谓是风口是上的风口。 自动驾驶需要基于大量的试验，使用大量的数据对模型进行训练，同时又需要完成大量的不同驾驶环境的验证，这样大量的训练数据和环境验证如果全部使用实车测试的话并不是很现实，这里边有是成本问题，周期问题，更重要的是很多场景我们在现实环境中并不能够实现，例如一个简单的例子，前边的车辆突然失控。 所以跟很多其他技术产品的研发一样，我们需要一个能够用计算机进行仿真的环境。幸好，科学家和从业人员已经花了很多的精力在这一技术上边，并且有一些非常好的项目，在这一系列的文章中，我们将介绍其中一个，它的名字叫Carla，是一个主要由英特尔实验室和巴塞罗那的计算机视觉中心开发的开源项目。 另外，作为从业人员和学习者，我们没办法有条件用真实的环境去学习，仿真环境也给我们提供了一个能够更容易深入学习这个领域的环境。

这是训练机器人走迷宫系列文章的第二篇也是最后一篇，在这篇文章中我们将讲解gym库的使用，并讲解我们实现的使用Q Learning成功学会100%走出8X8迷宫的机器人代码。 如果读者有需要了解项目的基本信息和Q Learning的概念和算法，可以从下边的链接进入系列文章的第一篇： 训练机器人走迷宫1 – 强化学习之Q Learning

本系列文章的目的是要实现一个可以自动寻找迷宫路径的机器人，我们将会使用强化学习的方法训练一个机器人，它最终能够在一个迷宫中找到正确的路径，最终到达出口，而不会掉到坑里。我们要使用到的强化学习方法为Q Learning，它是最简单的一种强化学习方法。本系列将包含两篇文章。 在这第一篇文章中，我们将首先针对要实现的项目进行一个描述，来提出我们的问题，然后针对Q Learning做一个详细的解释，而在第二篇文章，我们将实际操练起来，实现Q Learning算法，从而训练出一个可以自动寻路的机器人。

使用Pandas做数据分析的时候，用的最多的功能恐怕就是对于数据集的索引，选组数据子集。Pandas库提供了很多非常实用的方法，了解并熟练使用这些方法而不是用for循环的方法将会事半功倍。在这一篇文章中，我们将着重介绍这些方法。 我们将使用2019年全国新能源汽车的销量数据作为演示数据，数据保存在一个csv文件中，读者可以在GitHub仓库下载到 https://github.com/pythonlibrary/practice-pandas-skills.git 本篇文章中会使用到两个库pandas 和 numpy，确保它们都正确的安装，而工作环境则使用jupyter notebook，如果有需要学习如何搭建环境的，可以阅读 数据科学家的一种工作环境 – virtualenv和Jupyter Notebook。