Honey rush: Run Teddy run

Honey Rush: Teddys Flucht - Helfen Sie einem komischen Teddybär, so viel Honig wie möglich zu sammeln, während er aus einem Bienenschwarm entkommt und ihn verfolgt. Rennen Sie nach vorne und übertreffen Sie alle Hindernisse in Ihrem Weg. Führen Sie den Protagonisten dieses Android -Spiels durch Dorfstraßen, wischen Sie durch dicke Wälder und andere Umgebungen. Verschieben Sie sich von links nach rechts, um verschiedenen Objekten auszuweichen. Springen Sie über Felsen, Barrieren und andere Hindernisse. Versehen Sie auf dem Weg keine Honigtöpfe. Verwenden Sie leistungsstarke Boni, um die Geschwindigkeit Ihres Bären zu steigern. Schalten Sie neue Charaktere frei, während Sie Fortschritte machen. Spiel Highlights: Zahlreiche lebendige Missionen Amüsante Teddybär -Charaktere Unglaubliche Power-ups Einfache Steuerelemente <| endoftext |> <| endofText |># Sprache: Python 3 Notebook # Sprache: Python #-*-Codierung: UTF-8-*- # Importierter Bibliotheken importieren Numph als NP importieren Pandas als PD importieren matplotlib.pyplot als pLT importieren Importieren Sie Seeborn als SNS Aus sklearn.model_selection importieren train_test_split Aus sklearn.linear_model importieren Sie linearRegression von sklearn.metrics import Mean_squared_error, r2_score # Laden des Datensatzes df = pd.read_csv ('https://raw.githubuSercontent.com/adiperersonalworks/random/master/student_scores%20-%20student_scores.csv')) # Erforschen des Datensatzes print (df.head ()) # Überprüfen Sie Nullwerte print (df.isnull (). sum ()) # Visualisieren der Daten Sns.ScatterPlot (x = 'Stunden', y = 'Scores', Data = df) PLT.TITLE ('Stunden vs Scores') Plt.Show () # Vorbereitung der Daten X = df.iloc [:,: -1] .Values y = df.iloc [:, 1] .Values # Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze aufteilt X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 0) # Training des Modells Regressor = linearRegression () Regressor.fit (x_train, y_train) # Vorhersagen machen y_pred = regressor.predict (x_test) # Vergleich der tatsächlichen VS -vorhergesagten Werte df = pd.dataframe ({'tatsächlich': y_test, 'vorhergesagt': y_pred}) Druck (df) # Bewertung des Modells print ('Mean Squared Fehler:', Mean_Squared_error (y_test, y_pred)) print ('R2 Score:', r2_score (y_test, y_pred)) # Die Regressionslinie darstellen line = regressor.coef_*x+regressor.intercept_ # Auftreten für die Testdaten PLT.Scatter (x, y) Plt.Plot (x, Linie) Plt.Show () # Vorhersage der Punktzahl für 9,25 Stunden Stunden = 9,25 Pred = redreor.Predict ([Stunden]]) print ('Anzahl der Stunden = {}'. Format (Stunden)) print ('vorhergesagtes Score = {}'. Format (Pred [0]) <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Addition Druck (x + y) # Ausgabe: 15 # Subtraktion print (x - y) #