设置一个函数，该函数的功能是将给定的坐标进行旋转、平移和放缩变换；

可以使用矩阵变换的方式来实现给定坐标的旋转、平移和放缩变换。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def transform(point, angle, scale, tx, ty):
    # 定义旋转矩阵
    rot_matrix = np.array([[np.cos(angle), -np.sin(angle)],
                           [np.sin(angle), np.cos(angle)]])
    # 定义放缩矩阵
    scale_matrix = np.array([[scale, 0],
                             [0, scale]])
    # 定义平移矩阵
    trans_matrix = np.array([[1, 0, tx],
                             [0, 1, ty],
                             [0, 0, 1]])
    # 将点坐标转换成齐次坐标
    point_homogeneous = np.array([point[0], point[1], 1])
    # 进行变换
    transformed = trans_matrix.dot(rot_matrix.dot(scale_matrix.dot(point_homogeneous)))
    # 将结果转换成二维坐标系
    return transformed[0:2]

# 测试示例
point = (1, 2)
angle = np.pi/4
scale = 2
tx = 3
ty = 4
transformed = transform(point, angle, scale, tx, ty)
print(transformed)

在上面的代码中，我们定义了一个 `transform` 函数，它接受一个二元组 `(x, y)` 表示坐标点，以及旋转角度、放缩比例、平移量四个参数。函数内部首先定义了旋转矩阵、放缩矩阵和平移矩阵，然后将坐标点转换成齐次坐标形式，进行矩阵变换后再将结果转换成二维坐标系。最后，我们对函数进行了测试，并输出了变换后的坐标点。