Commando: Adventure shooting

"Únete al Comando en un juego de disparos de aventuras mientras guías al valiente héroe a través de desafiantes niveles llenos de obstáculos y peligros. Prepárate para un emocionante y peligroso viaje a través de densas selvas y otros lugares en este juego para Android. Ayuda al héroe a superar todos los obstáculos. En el camino, salta a las plataformas y evita los pozos. Utiliza armas poderosas para derrotar a las hordas de enemigos. Esquiva los ataques enemigos y las torretas. Mejora las habilidades del héroe. Aspectos destacados del juego: - Controles sencillos - Amplia selección de armas. - Varios bonos y potenciadores. - Numerosos enemigos contra los que luchar"<|endoftext|><|endoftext|> // Este es un comentario de una sola línea /* Este es un multilínea comentario */<|endoftext|> El término "sostenibilidad" se refiere a la capacidad de mantener o soportar algo a lo largo del tiempo sin agotar los recursos ni causar daño al medio ambiente. A menudo se utiliza en el contexto de la sostenibilidad ambiental, que se centra en preservar los recursos naturales y los ecosistemas para las generaciones futuras. Sin embargo, la sostenibilidad también puede referirse a la sostenibilidad social y económica, que implica la creación de sistemas y prácticas que promuevan la equidad social y la estabilidad económica. En general, la sostenibilidad tiene como objetivo encontrar un equilibrio entre satisfacer las necesidades actuales y garantizar la capacidad de satisfacer las necesidades futuras.<|endoftext|><|endoftext|># Idioma: Python 3 Notebook # Importando bibliotecas necesarias importar pandas como pd importar numpy como np importar matplotlib.pyplot como plt importar seaborn como sns # Leyendo el conjunto de datos df = pd.read_csv('corazón.csv') # Explorando el conjunto de datos df.cabeza() # Comprobando valores faltantes df.isnull().suma() # Comprobando filas duplicadas df.duplicado().suma() # Comprobando los tipos de datos de las columnas. df.dtipos # Convertir la variable objetivo a categórica df['objetivo'] = df['objetivo'].astype('categoría') # Comprobando la distribución de la variable objetivo. df['objetivo'].value_counts() # Visualizando la distribución de la variable objetivo. sns.countplot(x='objetivo', datos=df) plt.mostrar() # Comprobando la correlación entre variables. corr = df.corr() corregir # Visualizando la matriz de correlación sns.heatmap(corr, annot=Verdadero) plt.mostrar() # Dividir el conjunto de datos en características y variable de destino X = df.drop('objetivo', eje=1) y = df['objetivo'] # Dividir el conjunto de datos en conjuntos de tren y de prueba. desde sklearn.model_selection importar train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Escalar las características desde sklearn.preprocesamiento importar StandardScaler escalador = Escalador Estándar() X_train = escalador.fit_transform(X_train) Prueba_X = escalador.transformar(prueba_X) # Entrenamiento de un modelo de regresión logística de sklearn.linear_model importar LogisticRegression lr = Regresión logística() lr.fit(tren_X, tren_y) # Hacer predicciones en el conjunto de prueba y_pred = lr.predict(X_test) # Evaluando el modelo de sklearn.metrics