Flick shoot: United kingdom

¡Experimenta la emoción de la película en el Reino Unido! Entra en el estadio y muestra tus habilidades de tiro libre mientras apunta al objetivo del enemigo. Ayude a su equipo a asegurar la victoria y a convertirse en un héroe. Con este juego de Android, puedes crear tu propio personaje único eligiendo su apariencia y atuendo. Tome el control de su jugador en el campo y haga tiros precisos a la meta. Practica y perfecciona tus habilidades en varios modos para un solo jugador. Desafiar a los jugadores de todo el mundo en partidos rápidos o competir en un torneo internacional. ¡Apunte a la parte superior de las tablas de clasificación y reclame su lugar como el mejor campeón de Flick Shoot! Características del juego: - Impresionantes gráficos - 6 emocionantes modos para un solo jugador -Controles fáciles de usar - juego adictivo <| endoftoxt |> <| 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 ('Housing.csv') # Explorando el conjunto de datos imprimir (df.head ()) # Comprobación de valores faltantes imprimir (df.isnull (). Sum ()) # Visualizar la correlación entre las características corr = df.corr () sns.heatmap (corr, annot = true) plt.show () # Dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba X = df [['rm', 'lstat', 'ptratio']] y = df ['Medv'] X_train, x_test, y_train, y_test = trenes_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # Entrenar el modelo modelo = lineArregression () Model.fit (x_train, y_train) # Hacer predicciones en el conjunto de pruebas Y_Pred = Model.Predict (x_test) # Evaluación del modelo Impresión ('Error al cuadrado medio: % .2f' % mediano_squared_error (y_test, y_pred))) Impresión ('Coeficiente de determinación: % .2f' % R2_Score (y_test, y_pred))) # Trazar los valores predichos contra los valores reales plt.scatter (y_test, y_pred) plt.xlabel ('valores reales') plt.ylabel ('valores predichos') plt.title ('valores reales vs predichos') plt.show () <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Suma Imprimir (x + y) # Salida: 15 # Resta Imprimir (x - y) # Salida: -5 # Multiplicación imprimir (x * y) # Salida: 50 # División Imprimir (x / y) # Salida: 0.5 # Módulo Imprimir (x % y) # Salida: 5 # Exponenciación print (x ** y) # Salida: 9765625 <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Suma