来源于后面链接，并稍微改动：https://ywnz.com/linuxjc/3613.html
https://www.jianshu.com/p/536d300a397e/
0. 安装Linux系统
文中采用系统为： ubuntu-16.04.6-desktop-i386.iso
1. 安装Anaconda
在 Ubuntu 系统中安装 Gym 之前，建议先安装 Anaconda，Anaconda 自带 Jupyter Notebook，还自带了很多常用库，能方便地管理环境。
1、下载 Anaconda 安装包及安装参考：https://ywnz.com/linuxjc/3319.html
推荐使用下图中的清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive
我安装的是 Anaconda3-4.3.0 x86版本。
2、安装包会下载在 Downloads 文件夹下，打开终端（Ctrl+Alt+T），先后输入下面两条指令。
cd Downloads
bash Anaconda3-4.3.0-Linux-x86_64.sh
cd Downloads 可以进入 Downloads 文件夹下，bash 指令可以运行 .sh 文件进行安装。
小技巧：使用 Tab 键可以自动补全文件后面的名字，即键入 bash An 然后按 Tab 键。
3、安装过程中，只需要按照提示进行就可以了，当询问是否将路径添加到环境变量中，直接输入 yes ，完成 Anaconda 的安装，你可以在你的主目录下面看到多了一个 anaconda3 的文件夹。
4、然后需要关掉当前的终端，重新开一个终端，环境变量才会生效。
来显示 PATH 环境变量的值，可以看到 /home/USER/anaconda3/bin（USER 就是你的当前用户，比如我是 hkk ）这个路径已经添加在 PATH 变量的最后了：
2. 利用Anaconda创建一个虚拟环境
1、键入创建虚拟环境的代码：
conda create --name gymlab python=3.5
上面代码的意思是，创建一个名为 gymlab 的虚拟环境，用的是 python3.5 的版本（你可以按自己的需求设置）。
2、在完成这个操作以后会在 anaconda3/envs 目录下多一个名为 gymlab 的文件夹，在该文件夹下的 lib 文件夹中可以看到 python3.5。
- 推荐使用（最好为3.6版本,因为安装gym时候提示版本 >= 3.6）
3.安装Gym方法
1、打开一个新的终端，键入激活虚拟环境的命令：
source activate gymlab
2、键入命令安装 git：
sudo apt install git
3、把 gym 克隆到虚拟机中：
git clone https://github.com/openai/gym.git
4、进入 gym 文件夹：
cd gym
5、进行完全安装：
pip install -e '.[all]'
如果提示没有安装 pip 的话可以先用 sudo apt-get install pip 进行安装。
6、将 gym 安装文件的目录写到环境变量中：
用 vim .bashrc 命令打开 .bashrc 文件
vim .bashrc
在 .bashrc 文件末尾加入下面的语句：
export PYTHONPATH=你的 gym 目录:$PYTHONPATH
7、注意：如果在第5步进行完全安装的时候报错，可以先进行安装依赖项，安装依赖项的命令如下：
sudo apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig
特别要注意 zlib1g-dev 中的第5个是数字1，不是字母 l。
至此，已经完成了 Gym 的安装，如果之前的步骤都已经顺利完成，接下来就可以进行简单的 demo 运行啦。
- 第六步可省略。若省略，则测试时，需要若最后一张图所示，先进入 gym 文件夹
简单运行demo测试
1、打开一个终端，用 source activate gymlab 激活 Anaconda 创建的虚拟环境：
source activate gymlab
2、运行python：
python
3、导入 Gym：
import gym
4、创建小车倒立摆的模型环境：
env = gym.make('CartPole-v0')
5、初始化环境：
env.reset()
6、刷新当前环境并进行显示：
env.render()
7、通过运行简单的代码，我们可以看到一个小车倒立摆的系统画面：
