def is_straight是什么意思

`is_straight` 是一个函数名，它表示判断扑克牌是否是顺子的功能。函数名可以根据实际需要进行命名，这里选择了 `is_straight` 来表达函数的作用。

在 Python 中，使用 `def` 关键字来定义一个函数。`is_straight` 函数接受一个参数 `cards`，它是一个由扑克牌大小组成的列表。函数内部实现了判断扑克牌是否是顺子的逻辑，并返回一个布尔值，即 True 或 False。

你可以调用这个函数来判断一组扑克牌是否是顺子。如果返回值为 True，则表示是顺子；否则，表示不是顺子。

相关问题

d2l.plt.scatter()是什么函数

d2l.plt.scatter() 是 Deep Learning - The Straight Dope (D2L) 书中定义的一个函数，用于绘制散点图。它是基于 Matplotlib 库实现的，具有以下特点：

- 支持自定义点的颜色、大小、形状等属性。
- 支持添加标题、坐标轴标签等注释。
- 支持同时绘制多个散点图。

该函数的定义如下：

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
    """Set matplotlib figure size."""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize

def use_svg_display():
    """Use svg format to display plot in jupyter."""
    d2l.plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=None,
         figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """Plot multiple lines."""
    if legend is None:
        legend = []
    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension
    def has_one_dim(X):
        if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list):
            return len(X.shape) == 1
        else:
            return len(X.size()) == 1
    # Convert Y to list so that len(Y) is always defined
    if Y is None:
        Y = []
    if not isinstance(Y, list):
        Y = [Y]
    if not isinstance(X, list):
        X = [X] * len(Y)
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    # Format lines and points
    if fmts is None:
        fmts = ['-'] * len(X)
    elif isinstance(fmts, str):
        fmts = [fmts] * len(X)
    # Plot
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if has_one_dim(x):
            x = np.arange(len(y)) + 1
        axes.plot(x, y, fmt)
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()
    d2l.plt.show()

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    """Plot a list of images."""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

def plot_learning_curves(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
    """Plot the learning curves."""
    d2l.plt.plot(train_acc, linestyle='-', color='blue', label='train accuracy')
    d2l.plt.plot(test_acc, linestyle='--', color='red', label='test accuracy')
    d2l.plt.xlabel('epochs')
    d2l.plt.ylabel('accuracy')
    d2l.plt.legend(loc='upper right')
    d2l.plt.twinx()
    d2l.plt.plot(train_loss, linestyle='-', color='green', label='train loss')
    d2l.plt.plot(test_loss, linestyle='--', color='orange', label='test loss')
    d2l.plt.ylabel('loss')
    d2l.plt.legend(loc='upper left')
    d2l.plt.show()

def use_svg_display():
    """Use svg format to display plot in jupyter."""
    d2l.plt.rcParams['svg.fonttype'] = 'none'

def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)):
    """Set matplotlib figure size."""
    use_svg_display()
    d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize


def plot(X, Y=None, xlabel=None, ylabel=None, legend=None, xlim=None,
         ylim=None, xscale='linear', yscale='linear', fmts=None,
         figsize=(3.5, 2.5), axes=None):
    """Plot multiple lines."""
    if legend is None:
        legend = []
    set_figsize(figsize)
    axes = axes if axes else d2l.plt.gca()
    # Return True if X (tensor or list) has more than 1 dimension
    def has_one_dim(X):
        if isinstance(X, np.ndarray) or isinstance(X, list):
            return len(X.shape) == 1
        else:
            return len(X.size()) == 1
    # Convert Y to list so that len(Y) is always defined
    if Y is None:
        Y = []
    if not isinstance(Y, list):
        Y = [Y]
    if not isinstance(X, list):
        X = [X] * len(Y)
    if len(X) != len(Y):
        X = X * len(Y)
    # Format lines and points
    if fmts is None:
        fmts = ['-'] * len(X)
    elif isinstance(fmts, str):
        fmts = [fmts] * len(X)
    # Plot
    for x, y, fmt in zip(X, Y, fmts):
        if has_one_dim(x):
            x = np.arange(len(y)) + 1
        axes.plot(x, y, fmt)
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()
    d2l.plt.show()

def show_images(imgs, num_rows, num_cols, scale=2):
    """Plot a list of images."""
    figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)
    _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize)
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_cols):
            axes[i][j].imshow(imgs[i * num_cols + j])
            axes[i][j].axes.get_xaxis().set_visible(False)
            axes[i][j].axes.get_yaxis().set_visible(False)
    return axes

def plot_learning_curves(train_acc, test_acc, train_loss, test_loss):
    """Plot the learning curves."""
    d2l.plt.plot(train_acc, linestyle='-', color='blue', label='train accuracy')
    d2l.plt.plot(test_acc, linestyle='--', color='red', label='test accuracy')
    d2l.plt.xlabel('epochs')
    d2l.plt.ylabel('accuracy')
    d2l.plt.legend(loc='upper right')
    d2l.plt.twinx()
    d2l.plt.plot(train_loss, linestyle='-', color='green', label='train loss')
    d2l.plt.plot(test_loss, linestyle='--', color='orange', label='test loss')
    d2l.plt.ylabel('loss')
    d2l.plt.legend(loc='upper left')
    d2l.plt.show()

def set_axes(axes, xlabel, ylabel, xlim, ylim, xscale, yscale, legend):
    """Set the axes for matplotlib."""
    axes.set_xlabel(xlabel)
    axes.set_ylabel(ylabel)
    axes.set_xscale(xscale)
    axes.set_yscale(yscale)
    if xlim:
        axes.set_xlim(xlim)
    if ylim:
        axes.set_ylim(ylim)
    if legend:
        axes.legend(legend)
    axes.grid()

游戏规则：一付扑克牌，去掉大小王，每个玩家发3张牌，最后比大小，看谁赢。单张最大的是A，牌的大小顺序为，豹子>顺金>顺子>对子>单张，用python写函数,返回一个扑克牌列表,里面有52项,每一项都是一个tuple。 例如:[(“♥”,“2”), (“♣”,“2”), (“♠”,”K”), (“♦”,“A”),………………….] poke_types = ["♥", "♠", "♣", "♦"] poke_nums = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, "J", "Q", "K", "A"] 写一函数，判定三张扑克牌是否是同花？ 写一函数，判定三张扑克牌是否是豹子？ 写一函数，判定三张扑克牌是否是同花顺？

下面是三个函数的代码：

poke_types = ["♥", "♠", "♣", "♦"]
poke_nums = [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, "J", "Q", "K", "A"]

def is_same_suit(poke_list):
    """
    判断三张扑克牌是否是同花
    """
    suits = set([poke[0] for poke in poke_list])
    return len(suits) == 1

def is_three_of_a_kind(poke_list):
    """
    判断三张扑克牌是否是豹子
    """
    nums = [poke_nums.index(poke[1]) for poke in poke_list]
    return len(set(nums)) == 1

def is_straight_flush(poke_list):
    """
    判断三张扑克牌是否是同花顺
    """
    if not is_same_suit(poke_list):
        return False
    nums = [poke_nums.index(poke[1]) for poke in poke_list]
    nums.sort()
    if nums == [0, 1, 12]:
        # 特殊情况，A234是最小的顺子
        return True
    for i in range(2, len(nums)):
        if nums[i] - nums[i-1] != 1:
            return False
    return True

使用示例：

poke_list = [("♥", "2"), ("♣", "2"), ("♠", "K")]
print(is_same_suit(poke_list)) # False
print(is_three_of_a_kind(poke_list)) # False
print(is_straight_flush(poke_list)) # False

poke_list = [("♥", "A"), ("♥", "A"), ("♥", "A")]
print(is_same_suit(poke_list)) # True
print(is_three_of_a_kind(poke_list)) # True
print(is_straight_flush(poke_list)) # False

poke_list = [("♦", "10"), ("♦", "J"), ("♦", "Q")]
print(is_same_suit(poke_list)) # True
print(is_three_of_a_kind(poke_list)) # False
print(is_straight_flush(poke_list)) # True