Flick shoot: United kingdom

Découvrez l'excitation de Flick Shoot au Royaume-Uni! Entrez dans le stade et montrez vos compétences en coup franc lorsque vous visez l'objectif de l'ennemi. Aidez votre équipe à remporter la victoire et à devenir un héros. Avec ce jeu Android, vous pouvez créer votre propre personnage unique en choisissant leur apparence et leur tenue. Prenez le contrôle de votre joueur sur le terrain et faites des tirs précis au but. Entraînez-vous et perfectionnez vos compétences dans divers modes solo. Défiez les joueurs du monde entier dans des matchs rapides ou participez à un tournoi international. Visez le sommet des classements et réclamez votre place en tant que champion ultime de tournage! Caractéristiques du jeu: - Graphiques époustouflants - 6 modes solo passionnants - commandes faciles à utiliser - Gameplay addictif <| endoftext |> <| endoftext |> # Langue: Python 3 Notebook # Langue: Python # - * - codage: utf-8 - * - # Importation de bibliothèques nécessaires Importer Numpy comme NP Importer des pandas comme PD Importer Matplotlib.pyplot en tant que plt Importer Seaborn comme SNS de sklearn.model_selection import train_test_split De Sklearn.Linear_Model Import Lineargression De Sklearn.Metrics Import Mean_squared_error, R2_SCORE # Chargement de l'ensemble de données df = pd.read_csv ('Housing.csv') # Exploration de l'ensemble de données print (df.head ()) # Vérification des valeurs manquantes print (df.isnull (). sum ()) # Visualiser la corrélation entre les fonctionnalités corr = df.corr () sns.heatmap (corr, annot = true) plt.show () # Division de l'ensemble de données en ensembles de formation et de test 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) # Formation du modèle modèle = linéaire () Model.Fit (X_TRAIN, Y_TRAIN) # Faire des prédictions sur l'ensemble de tests y_pred = Model.predict (x_test) # Évaluation du modèle print ('Moyenne Erreur au carré:% .2f'% moyenne_squared_error (y_test, y_pred)) print ('coefficient de détermination:% .2f'% r2_score (y_test, y_pred)) # Tracer les valeurs prévues par rapport aux valeurs réelles plt.scatter (y_test, y_pred) plt.xLabel («valeurs réelles») plt.ylabel («valeurs prédites») Plt.Title («Ves réelles et valeurs prédites») plt.show () <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Ajout Imprimer (x + y) # sortie: 15 # Soustraction imprimer (x - y) # sortie: -5 # Multiplication Imprimer (x * y) # Sortie: 50 # Division Imprimer (x / y) # Sortie: 0,5 # Module Imprimer (x% y) # Sortie: 5 # Exponentiation imprimer (x ** y) # sortie: 9765625 <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Ajout