创建，渲染，随机选择动作
当然这只是gym的一个游戏，还有一些如： MountainCar-v0, MsPacman-v0 (requires the Atari dependency), or Hopper-v1 (requires the MuJoCo dependencies). Environments all descend from the Env base class.
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
env.reset()
for _ in range(1000):
env.render()
env.step(env.action_space.sample()) # take a random action
环境重置，返回动作，奖励，状态，是否终止
往环境输入一个动作后返回，环境执行完该动作后的一些信息env.step(action)
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
for i_episode in range(20):
observation = env.reset()
for t in range(100):
env.render()
print(observation)
action = env.action_space.sample()
observation, reward, done, info = env.step(action)
if done:
print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))
break
动作空间和状态空间
打印动作空间和状态空间：
Discrete(2)表示该环境的动作空间为离散的动作空间（0,1）
Box(4,)表示该状态空间是一个一维向量构成
import gym
env = gym.make('CartPole-v0')
print(env.action_space)
#> Discrete(2)
print(env.observation_space)
#> Box(4,)
同时可以获取状态空间的每一维度的最值
print(env.observation_space.high)
#> array([ 2.4 , inf, 0.20943951, inf])
print(env.observation_space.low)
#> array([-2.4 , -inf, -0.20943951, -inf])
gym提供了自定义的空间
from gym import spaces
space = spaces.Discrete(8) # Set with 8 elements {0, 1, 2, ..., 7}
x = space.sample()
assert space.contains(x)
assert space.n == 8
gym自带所有的环境
返回所有环境