Honey rush: Run Teddy run

Honey Rush: Teddy's Escape - Pomagaj komicznym misie w zbieraniu jak najwięcej miodu podczas ucieczki przed roju pszczół. Odsuń się do przodu i przewyższają wszelkie przeszkody na drodze. Poprowadź bohatera tej gry na Androida ulicami wioski, przesuń grube lasy i inne ustawienia. Przejdź z lewej do prawej, aby uniknąć różnych obiektów. Przeskakuj skały, bariery i inne przeszkody. Pamiętaj, aby po drodze nie przegapić żadnych garnków miodowych. Wykorzystaj potężne bonusy, aby zwiększyć prędkość niedźwiedzia. Odblokuj nowe postacie w miarę postępu. Najważniejsze informacje: Liczne żywe misje Zabawne postacie misia Niesamowite ulepszenia Łatwe elementy sterujące <| Endoftext |> <| Endoftext |># Language: Python 3 Notebook # Język: Python #-*-Kodowanie: UTF-8-*- # Importowanie niezbędnych bibliotek importować Numpy jako NP importować pandy jako PD Importuj matplotlib.pyplot jako PLT Importuj Seaorn jako SNS ze sklearn.model_selection importu ze sklearn.linear_model import liniowy od sklearn.metrics import Mean_squared_error, R2_Score # Ładowanie zestawu danych df = pd.read_csv ('https://raw.githubusercontent.com/adipersonalworks/random/master/student_scores%20-%20student_scores.csv') # Odkrywanie zestawu danych print (df.head ()) # Sprawdzanie wartości zerowych print (df.isnull (). sum ()) # Wizualizacja danych sns.catterplot (x = „godziny”, y = „wyniki”, data = df) plt.title („godziny vs wyniki”) plt.show () # Przygotowanie danych X = df.iloc [:,: -1]. Wartości y = df.iloc [:, 1]. # Podział danych na zestawy szkoleniowe i testowe X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = TRACT_TEST_SPLIT (x, y, test_size = 0,2, Random_State = 0) # Szkolenie modelu Regresor = liniowe gres () Regressor.fit (x_train, y_train) # Dokonywanie prognoz y_pred = regresor.predict (x_test) # Porównanie rzeczywistych wartości przewidywanych df = pd.dataframe ({'faktyczna': y_test, 'przewidywana': y_pred}) Drukuj (DF) # Ocena modelu print („średni kwadratowy błąd:”, Mean_squared_error (y_test, y_pred))) print ('R2 Score:', R2_Score (y_test, y_pred)) # Wykreślenie linii regresji line = regresor.coef_*x+regressor.intercept_ # Wykreślanie danych testowych plt.scatter (x, y) plt.plot (x, linia) plt.show () # Przewidywanie wyniku na 9,25 godziny Godziny = 9,25 pred = regresor.predict ([[godziny]]) print ('liczba godzin = {}'. Format (godziny)) print ('przewidywany wynik = {}'. Format (pred [0])) <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Dodatek Drukuj (x + y) # wyjście: 15 # Odejmowanie Drukuj (x - y) #