Flick shoot: United kingdom

Erleben Sie die Aufregung des Flick -Shoots im Vereinigten Königreich! Treten Sie ins Stadion und zeigen Sie Ihre Freistoßfähigkeiten, während Sie auf das Ziel des Feindes anstreben. Helfen Sie Ihrem Team, den Sieg zu sichern und ein Held zu werden. Mit diesem Android -Spiel können Sie Ihren eigenen Charakter erstellen, indem Sie ihr Aussehen und Outfit auswählen. Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihren Spieler auf dem Feld und machen Sie genaue Aufnahmen auf das Ziel. Üben und verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in verschiedenen Einzelspieler -Modi. Fordern Sie Spieler aus aller Welt in schnellen Spielen heraus oder nehmen Sie an einem internationalen Turnier teil. Ziehen Sie die Spitze der Bestenlisten an und behaupten Sie Ihren Platz als ultimativer Flick -Shoot -Champion! Spielfunktionen: - atemberaubende Grafik - 6 aufregende Einzelspielermodi -einfach zu bedienende Steuerelemente - süchtig machendes Gameplay <| 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 ('Housing.csv') # Erforschen des Datensatzes print (df.head ()) # Überprüfen Sie fehlende Werte print (df.isnull (). sum ()) # Visualisieren der Korrelation zwischen den Merkmalen corr = df.corr () sns.heatmap (corr, Annot = true) Plt.Show () # Aufteilung des Datensatzes in Trainings- und Testsätze aufteilt X = df [['rm', 'lstat', 'pTratio']]] y = df ['medv'] X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # Training des Modells Modell = linearRegression () model.fit (x_train, y_train) # Vorhersagen am Testsatz machen y_pred = model.predict (x_test) # Bewertung des Modells print ('mittlerer quadratischer Fehler: % .2f' % Mean_Squared_error (y_test, y_pred)) Print ('Bestimmungskoeffizient: % .2f' % R2_Score (y_test, y_pred)) # Die vorhergesagten Werte gegen die tatsächlichen Werte aufstellen PLT.Scatter (y_test, y_pred) pt.xlabel ('tatsächliche Werte') Plt.ylabel ('vorhergesagte Werte') PLT.TITLE ('tatsächliche VS -vorhergesagte Werte') PLT.Show () <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Addition Druck (x + y) # Ausgabe: 15 # Subtraktion print (x - y) # output: -5 # Multiplikation Druck (x * y) # Ausgabe: 50 # Division Druck (x / y) # Ausgang: 0.5 # Modul Druck (x % y) # Ausgang: 5 # Exponentiation print (x ** y) # Ausgabe: 9765625 <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Addition