Honey rush: Run Teddy run

Honey Rush: Teddy's Escape: ayude a un oso de peluche cómico a reunir tanta miel como puede mientras escapa de un enjambre de abejas persiguiéndolo. Avance y supere cualquier obstáculo en su camino. Dirigir al protagonista de este juego de Android a través de las calles del pueblo, deslizar a través de bosques gruesos y otros entornos. Cambiar de izquierda a derecha para esquivar diferentes objetos. Salta sobre rocas, barreras y otros obstáculos. Asegúrese de no perderse nada de miel en el camino. Utilice bonos potentes para aumentar la velocidad de su oso. Desbloquee nuevos personajes a medida que avanza. Lo más destacado del juego: Numerosas misiones vibrantes Personajes divertidos de ositos de peluche Increíbles potenciadores Controles fáciles <| endoftext |> <| endoftext |># idioma: python 3 cuaderno # Lenguaje: Python #-*-Codificación: UTF-8-*- # Importar bibliotecas necesarias importar numpy como np importar pandas como PD Importar matplotlib.pyplot como PLT Importar Sevorn como SNS de sklearn.model_selection import train_test_split de sklearn.linear_model importar linealregression de sklearn.metrics importan mean_squared_error, r2_score # Cargando el conjunto de datos df = pd.read_csv ('https://raw.githubusercontent.com/adipersonalworks/random/master/student_scores%20-%20student_scores.csv') # Explorando el conjunto de datos imprimir (df.head ()) # Comprobación de valores nulos imprimir (df.isnull (). Sum ()) # Visualizar los datos sns.spatterplot (x = 'horas', y = 'puntajes', data = df) plt.title ('Horas vs puntuaciones') plt.show () # Preparar los datos X = df.iloc [:,: -1]. Valores y = df.iloc [:, 1]. Valores # Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba X_train, x_test, y_train, y_test = trenes_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 0) # Entrenar el modelo regresor = linealegression () regresor.fit (x_train, y_train) # Hacer predicciones y_pred = regresor.predict (x_test) # Comparación de valores reales vs predichos df = pd.dataframe ({'real': y_test, 'predicho': y_pred}) Imprimir (DF) # Evaluación del modelo Imprimir ('Error cuadrado medio:', Mean_squared_error (y_test, y_pred))) print ('R2 Score:', R2_Score (y_test, y_pred)) # Trazar la línea de regresión línea = regresor.coef_*x+regresor.intercept_ # Trazar para los datos de prueba plt.spatter (x, y) Plt.plot (x, línea) plt.show () # Predecir el puntaje durante 9.25 horas Horas = 9.25 pred = regresor.predict ([[horas]]) imprimir ('número de horas = {}'. format (horas)) print ('puntaje predicto = {}'. format (pred [0])) <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Suma Imprimir (x + y) # Salida: 15 # Resta Imprimir (x - y) #