Voxel fly

Tome el control de una pequeña nave voladora en Voxel Fly. Maniobra a la izquierda y a la derecha para evitar obstáculos en su viaje. Explore las bulliciosas calles de una ciudad en este emocionante juego de Android. Pero tenga cuidado, los cielos están llenos de otros vehículos voladores. Su misión es navegar por su oficio lo más posible sin contratiempos. Dodga tráfico entrante, supere los puntajes altos y desbloquea nuevas máquinas voladoras. Lo más destacado del juego: - gráficos elegantes y minimalistas -Controles fáciles de usar - tablas de clasificación para competir con amigos - Gameplay emocionante y de ritmo rápido <| endoftext |> <| endoftext |> <| endoftext |> \ begin {tikzPicture} [escala = 0.8] \ begin {eje} [ xlabel = $ x $, ylabel = $ y $, xmin = -1, xmax = 1, ymin = -1, ymax = 1, líneas de eje = centro, eje igual, Xtick = {-1, -0.5,0,0.5,1}, ytick = {-1, -0.5,0,0.5,1}, leyenda pos = exterior noreste, Legend Style = {Draw = None}, Legend Cell Align = Izquierda, muestras = 100, liso, ] \ addplot [dominio = -1: 1, azul, grueso] {x^2}; \ addlegendyry {$ y = x^2 $} \ addplot [dominio = -1: 1, rojo, grueso] {x^3}; \ addlegendency {$ y = x^3 $} \ End {eje} \ end {tikzPicture} <| endoftext |> x = 1, y = 2 <| endoftoxt |>#-*-codificación: utf-8-*-* "" " Creado el lunes 2 de marzo 14:44:44 2020 Este script se utiliza para generar los datos para el documento "un nuevo enfoque para estimar el número de grupos en un conjunto de datos ". Genera un conjunto de datos con un número dado de grupos y un número dado de puntos por clúster. El Los grupos se generan utilizando una distribución gaussiana con una media dada y desviación estándar. Los datos se guardan en un archivo CSV. El script toma los siguientes argumentos: - N_CLUSTERS: el número de grupos para generar - n_points: el número de puntos por clúster - Media: la media de la distribución gaussiana - ETS: la desviación estándar de la distribución gaussiana - output_file: el nombre del archivo CSV para guardar los datos en Ejemplo de uso: python generate_data.py - -n_clusters 3 - -n_points 100 - -mean 0 --std 1 --output_file data.csv "" " importar argparse importar numpy como np importar pandas como PD # Analizar los argumentos parser = argparse.argumentParser () parser.add_argument ('-n_clusters', type = int, predeterminado