题意：OpenAI Gym: 理解action_space表示法（spaces.Box）
问题背景：
I want to setup an RL agent on the OpenAI CarRacing-v0 environment, but before that I want to understand the action space. In the code on github line 119 says:
我想在OpenAI的CarRacing-v0环境上设置一个强化学习（RL）智能体，但在此之前，我想先了解动作空间。在GitHub上的代码中，第119行提到：
self.action_space = spaces.Box( np.array([-1,0,0]), np.array([+1,+1,+1])) # steer, gas, brake
How do I read this line? Although my problem is concrete wrt CarRacing-v0 I would like to understand the spaces.Box() notation in general
如何解读这一行代码？尽管我的问题是关于CarRacing-v0环境的具体问题，但我想一般性地了解spaces.Box()这个表示法的含义。
问题解决：
Box means that you are dealing with real valued quantities.
"Box" 在这里指的是你正在处理的是实数值（real valued quantities）
The first array np.array([-1,0,0] are the lowest accepted values, and the second np.array([+1,+1,+1]) are the highest accepted values. In this case (using the comment) we see that we have 3 available actions:
“第一个数组 np.array([-1.0, -1.0, -1.0]) 是每个维度上可接受的最小值，而第二个数组 np.array([+1.0, +1.0, +1.0]) 是每个维度上可接受的最大值。在这种情况下（参照注释），我们可以看到我们有3个可用于动作的维度，每个维度都可以独立地在-1.0到+1.0的范围内取值。”
- Steering: Real valued in
[-1, 1]转向（Steering）: 实数值，范围在[-1, 1]内 - Gas: Real valued in
[0, 1]油门（Gas）: 实数值，范围在[0, 1]内 - Brake: Real valued in
[0, 1]刹车（Brake）: 实数值，范围在[0, 1]内
