Honey rush: Run Teddy run

Honey Rush: Teddy's Escape - Assista un comico Teddy Bear a raccogliere più miele possibile mentre fuggono da uno sciame di api che lo inseguono. Dasci in avanti e supera eventuali ostacoli sulla tua strada. Guida il protagonista di questo gioco Android attraverso le strade del villaggio, scorre attraverso foreste spesse e altre ambientazioni. Passa da sinistra a destra a schivare oggetti diversi. Salta su rocce, barriere e altri ostacoli. Assicurati di non perdere pentole al miele lungo la strada. Utilizza potenti bonus per aumentare la velocità del tuo orso. Sblocca nuovi personaggi mentre progredisci. Punti salienti del gioco: Numerose missioni vibranti Personaggi di orsacchiotto divertenti Incredibili power-up Controlli facili <| endoftext |> <| endoftext |># Lingua: Python 3 Notebook # Lingua: Python #-*-Coding: UTF-8-*- # Importazione delle librerie necessarie Importa Numpy come NP Importa panda come PD Importa matplotlib.pyplot come plt Importa Seaborn come SNS da sklearn.model_selection import train_test_split da sklearn.linear_model Import Linearregression da sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # Caricamento del set di dati df = pd.read_csv ('https://raw.githubusercontent.com/adipersonalworks/random/master/student_scores%20-%20student_scores.csv') # Esplorazione del set di dati Stampa (df.head ()) # Verificare i valori null print (df.isnull (). Sum ()) # Visualizzazione dei dati Sns.ScatterPlot (x = 'ore', y = 'punteggi', data = df) plt.title ('Hours vs punteggi') plt.show () # Preparazione dei dati X = df.iloc [:,: -1] .Values y = df.iloc [:, 1] .Values # Dividere i dati in set di formazione e test X_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 0) # Formazione del modello regressore = linearregression () Regressor.fit (x_train, y_train) # Fare previsioni y_pred = regressor.predict (x_test) # Confrontare i valori effettivi vs previsti df = pd.dataFrame ({'Actual': y_test, 'previsto': y_pred}) Stampa (DF) # Valutazione del modello print ('Errore quadrato medio:', mean_squared_error (y_test, y_pred)) print ('R2 punteggio:', r2_score (y_test, y_pred)) # Trama la linea di regressione riga = regressor.coef_*x+regressor.intercept_ # PROGETTAZIONE PER I DATI DI TEST Plt.Scatter (x, y) plt.plot (x, linea) plt.show () # Prevedere il punteggio per 9,25 ore ore = 9.25 PRED = REGRESTOR.predict ([[Hours]]) print ('Numero di ore = {}'. Formato (ore)) print ('prevecite punteggio = {}'. formato (pred [0])) <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Aggiunta Stampa (x + y) # output: 15 # Sottrazione Stampa (x - y) #