def checkClicked(group, mouse_pos, group_type='NUMBER'): selected = [] # 数字卡片/运算符卡片 if group_type == GROUPTYPES[0] or group_type == GROUPTYPES[1]: max_selected = 2 if group_type == GROUPTYPES[0] else 1 num_selected = 0 for each in group: num_selected += int(each.is_selected) for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): if each.is_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected -= 1 each.select_order = None else: if num_selected < max_selected: each.is_selected = not each.is_selected num_selected += 1 each.select_order = str(num_selected) if each.is_selected: selected.append(each.attribute) # 按钮卡片 elif group_type == GROUPTYPES[2]: for each in group: if each.rect.collidepoint(mouse_pos): each.is_selected = True selected.append(each.attribute) # 抛出异常 else: raise ValueError('checkClicked.group_type unsupport <%s>, expect <%s>, <%s> or <%s>...' % (group_type, *GROUPTYPES)) return selected详细讲解这段代码

这段代码的作用是检查用户是否点击了一组 sprite，并返回被选中的 sprite 的属性。函数接受三个参数：`group` 表示要检查的 sprite 组，`mouse_pos` 表示鼠标点击的位置，`group_type` 表示 sprite 组的类型，可以是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片。

如果 `group_type` 是数字卡片或运算符卡片，该函数会遍历 `group` 中的每个 sprite，判断它是否被选中。如果被选中，则将其从选中列表中删除；如果未被选中，则将其添加到选中列表中。选中的 sprite 的属性将被添加到 `selected` 列表中，并以该 sprite 的选中顺序（1 或 2）作为键值对的值返回。如果选中的数量超过了该类型 sprite 的最大数量（数字卡片最多选 2 张，运算符卡片最多选 1 张），则不会将新的 sprite 添加到选中列表中。

如果 `group_type` 是按钮卡片，该函数会遍历 `group` 中的每个 sprite，并将被点击的 sprite 添加到选中列表中。被选中的 sprite 的属性将被添加到 `selected` 列表中。

如果 `group_type` 不是数字卡片、运算符卡片或按钮卡片，则该函数会抛出一个 ValueError 异常，提示 `group_type` 的值不受支持。

最后，该函数返回一个包含选中 sprite 属性的列表。

相关问题

def collect_points(random_gujiapoints, lunk_pos): """ :param random_gujiapoints: :param lunk_pos: :return: """ result = [] for point in random_gujiapoints: dirx = [] # 相同x diry = [] # 相同y # 计数器，记录与 lunk_pos 重合的点数 vertical_pos_count = 0 level_pos_count = 0 x, y = point original_y = y original_x = x # 检查垂直方向 if vertical_pos_count < 2 and vertical_pos_count==0: y += 1 if (x, y) in lunk_pos: dirx.append((x, y)) vertical_pos_count += 1 y = original_y if vertical_pos_count < 2: y -= 2 if (x, y) in lunk_pos: dirx.append((x, y)) vertical_pos_count += 1 y = original_y # 检查水平方向 if level_pos_count < 2 and level_pos_count==0: x += 1 if (x, y) in lunk_pos: diry.append((x, y)) level_pos_count += 1 x = original_x if level_pos_count < 2: x -= 2 if (x, y) in lunk_pos: diry.append((x, y)) level_pos_count += 1 x = original_x distance_vertical = pz.EuclideanDis(dirx[0], dirx[1]) distance_level = pz.EuclideanDis(diry[0], diry[1]) if distance_vertical < distance_level: result.append(["Vertical",distance_vertical]) else: result.append(["Horizontal", distance_level]) return result 请帮我优化代码

可以优化的几个方面包括：
1. 减少重复计算：在检查垂直和水平方向时，可以将相同的代码抽取出来，避免重复计算。可以使用一个循环来遍历方向并判断重合点的情况。
2. 简化条件判断：可以将 `vertical_pos_count==0` 和 `level_pos_count==0` 的条件判断去掉，因为在进入到这个逻辑之前已经进行了相应的判断。
3. 提前结束循环：在找到两个重合点后，可以使用 `break` 语句提前结束循环，避免不必要的迭代。
4. 返回结果的位置：将 `return result` 移动到循环结束后，确保返回所有结果。

下面是优化后的代码：

def collect_points(random_gujiapoints, lunk_pos):
    """
    :param random_gujiapoints:
    :param lunk_pos:
    :return:
    """
    result = []
    for point in random_gujiapoints:
        dirx = []  # 相同x
        diry = []  # 相同y
        # 计数器，记录与 lunk_pos 重合的点数
        vertical_pos_count = 0
        level_pos_count = 0
        x, y = point
        original_y = y
        original_x = x
        # 检查垂直方向
        for _ in range(2):
            y += (-1) ** _  # 在循环中通过取反来实现1和-1的切换
            if (x, y) in lunk_pos:
                dirx.append((x, y))
                vertical_pos_count += 1
                y = original_y
                if vertical_pos_count == 2:
                    break
        # 检查水平方向
        for _ in range(2):
            x += (-1) ** _  # 在循环中通过取反来实现1和-1的切换
            if (x, y) in lunk_pos:
                diry.append((x, y))
                level_pos_count += 1
                x = original_x
                if level_pos_count == 2:
                    break
        distance_vertical = pz.EuclideanDis(dirx[0], dirx[1])
        distance_level = pz.EuclideanDis(diry[0], diry[1])
        if distance_vertical < distance_level:
            result.append(["Vertical", distance_vertical])
        else:
            result.append(["Horizontal", distance_level])
    return result

这样做的好处是减少了重复计算，简化了条件判断，并且提前结束了循环。同时，将返回结果的位置放在正确的位置上，确保返回所有结果。

def train_selected_model(): # global model_var # selected_model = model_var.get() # if selected_model == "线性回归": # train_linear_regression() # elif selected_model == "决策树": # train_decision_tree() # elif selected_model == "随机森林": # train_random_forest() 解释每一句代码含义

这段代码定义了一个名为`train_selected_model()`的函数，其功能是根据用户选择的模型类型训练相应的模型。具体来说：

- `global model_var`：声明`model_var`为全局变量。
- `selected_model = model_var.get()`：获取用户选择的模型类型，并将其赋值给变量`selected_model`。
- `if selected_model == "线性回归":`：如果用户选择的模型类型为线性回归，则执行下一行代码。
- `train_linear_regression()`：调用`train_linear_regression()`函数，训练线性回归模型。
- `elif selected_model == "决策树":`：如果用户选择的模型类型为决策树，则执行下一行代码。
- `train_decision_tree()`：调用`train_decision_tree()`函数，训练决策树模型。
- `elif selected_model == "随机森林":`：如果用户选择的模型类型为随机森林，则执行下一行代码。
- `train_random_forest()`：调用`train_random_forest()`函数，训练随机森林模型。