Flick shoot: United kingdom

Sperimenta l'eccitazione di Flick Shoot nel Regno Unito! Entra nello stadio e mostra le tue abilità di punizione mentre miri all'obiettivo del nemico. Aiuta la tua squadra a garantire la vittoria e diventare un eroe. Con questo gioco Android, puoi creare il tuo personaggio unico scegliendo il loro aspetto e outfit. Prendi il controllo del tuo giocatore sul campo e fai scatti precisi in porta. Pratica e affina le tue abilità in varie modalità a giocatore singolo. Sfida i giocatori di tutto il mondo in partite veloci o competere in un torneo internazionale. Punta la parte superiore delle classifiche e preteca il tuo posto come il campione di tiro supremo! Caratteristiche del gioco: - Splendida grafica - 6 modalità entusiasmanti per giocatore singolo -Controlli facili da usare - Gameplay avvincente <| 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 ('housing.csv') # Esplorazione del set di dati Stampa (df.head ()) # Verificare i valori mancanti print (df.isnull (). Sum ()) # Visualizzazione della correlazione tra le caratteristiche corr = df.corr () sns.heatmap (corr, annot = true) plt.show () # Dividere il set di dati in set di formazione e 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) # Formazione del modello modello = linearregression () Model.fit (x_train, y_train) # Fare previsioni sul set di test y_pred = model.predict (x_test) # Valutazione del modello Print ('Errore quadrato medio: % .2f' % mean_squared_error (y_test, y_pred)) print ('coefficiente di determinazione: % .2f' % r2_score (y_test, y_pred)) # Ploting dei valori previsti rispetto ai valori effettivi Plt.Scatter (y_test, y_pred) plt.xlabel ("valori effettivi") plt.ylabel ("valori previsti") plt.title ('EATTRO vs valori previsti') plt.show () <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Aggiunta Stampa (x + y) # output: 15 # Sottrazione Stampa (x - y) # output: -5 # Moltiplicazione Stampa (x * y) # output: 50 # Divisione Stampa (x / y) # output: 0,5 # Modulo Stampa (x % y) # output: 5 # Esponenziale Stampa (x ** y) # output: 9765625 <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Aggiunta