编写代码实现：模拟游戏“砸金花”，生成扑克牌，判断一对、三条、一顺、同花顺、同花、普通出现的概率，可以模拟发1万次牌，对出现的次数进行统计

要编写一个模拟砸金花游戏的代码，我们首先需要创建一副扑克牌，然后定义各种牌型的判断规则和概率计算。下面是一个基础的Python代码示例，使用列表和循环来模拟发牌和统计概率：

import random
import numpy as np

# 初始化一副扑克牌（52张牌，包括大王和小王）
suits = ['♠', '♥', '♦', '♣']
ranks = ['2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', 'J', 'Q', 'K', 'A', 'W']  # W代表大小王
deck = [(rank, suit) for rank in ranks for suit in suits]

# 模拟发牌函数
def deal_cards(num_deals):
    return random.sample(deck, num_deals)

# 定义各种牌型判断和概率计算
def check_card_type(cards):
    card_counts = {rank: cards.count(rank) for rank in ranks}
    if any(count == 4 for count in card_counts.values()):
        return '四条', 0.01  # 四条出现概率极低，这里设置为0.1%作为示例
    elif any(card_counts[rank] == 3 for rank in ranks):
        return '三条', 1 / len(ranks)**3  # 三条概率为1/(13)^3
    elif sorted(card_counts.values()) == [1, 1, 1, 1]:
        return '炸弹', 1 / (len(ranks)**4)  # 炸弹概率为1/(13)^4
    else:
        # 排序并检查是否连续
        sorted_ranks = sorted(card_counts)
        is_straight = True and (sorted_ranks[-1] - sorted_ranks[0]) == 4
        if is_straight:
            return '顺子', 4/51  # 标准五十四张牌中，有4种顺子，概率为4/51
        else:
            # 检查同花和同花顺
            is_flush = len(set(suits)) == 1 and sorted(card_counts.items(), key=lambda x: x[0])[0][1] == card_counts.values()[0]
            if is_flush:
                if is_straight:
                    return '同花顺', 1 / (len(ranks) * len(suits))  # 同花顺概率为1/52
                else:
                    return '同花', 4/51  # 同花概率为4/51，因为每种花色都有四个可能的顺子
            else:
                return '普通', 1 - sum(prob for _, prob in locals().items() if _ != 'normal')  # 计算剩余概率

# 发牌10000次并统计牌型出现次数
num_trials = 10000
results = {'pairs': 0, 'threes': 0, 'straights': 0, 'flushes': 0, 'fours': 0, 'full_houses': 0, 'straight_flushes': 0}
for _ in range(num_trials):
    dealt_cards = deal_cards(5)  # 我们通常玩的是五张牌的砸金花
    card_type, _ = check_card_type(dealt_cards)
    results[card_type] += 1

# 输出统计结果和概率
print(f"模拟{num_trials}次砸金花，各牌型出现次数及概率分别为:")
for card_type, freq in results.items():
    probability = freq / num_trials
    print(f"{card_type}: 出现次数 {freq}, 预测概率约为 {probability:.2%}")

#