Flick shoot: United kingdom

Doświadcz emocji związanych z strzelaniem do Flick w Wielkiej Brytanii! Wejdź na stadion i pochwalić swoje umiejętności rzutu wolnego, dążąc do celu wroga. Pomóż swojemu zespołowi zabezpieczyć zwycięstwo i zostać bohaterem. Dzięki tej gry na Androida możesz stworzyć własną unikalną postać, wybierając ich wygląd i strój. Przejmij kontrolę nad swoim graczem na boisku i wykonaj precyzyjne strzały w bramce. Ćwicz i doskonal swoje umiejętności w różnych trybach jednego gracza. Rzuć wyzwanie graczom z całego świata w szybkich meczach lub rywalizuje w międzynarodowym turnieju. Cel na szczyt tablic liderów i ubiega swoje miejsce jako najlepszego mistrza sesji zdjęciowej! Funkcje gry: - Oszałamiająca grafika - 6 ekscytujących trybów jednego gracza -Łatwe w użyciu sterowanie - Addictive Gamelay <| Endoftext |> <| Endoftext |># Language: Python 3 notatnik # 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 („housing.csv”) # Odkrywanie zestawu danych print (df.head ()) # Sprawdzanie brakujących wartości print (df.isnull (). sum ()) # Wizualizacja korelacji między funkcjami corr = df.corr () sns.heatmap (corr, adnot = true) plt.show () # Podział zestawu danych na zestawy szkoleniowe i testowe X = df [[„rm”, „lstat”, „ptratio”]] y = df ['medv'] X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = TRACT_TEST_SPLIT (x, y, test_size = 0,2, losowo_state = 42) # Szkolenie modelu Model = liniowy Regresja () model.fit (x_train, y_train) # Dokonywanie prognoz na zestawie testowym y_pred = model.predict (x_test) # Ocena modelu Drukuj („średnia kwadratowa błąd: % .2f ' % Mean_squared_error (y_test, y_pred))) Drukuj („Współczynnik określenia: % .2f ' % R2_Score (Y_TEST, Y_PRED)) # Wykreślenie przewidywanych wartości w stosunku do wartości rzeczywistych plt.scatter (y_test, y_pred) plt.xlabel („faktyczne wartości”) plt.ylabel („przewidywane wartości”) plt.title („rzeczywiste vs przewidywane wartości”) plt.show () <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Dodatek Drukuj (x + y) # wyjście: 15 # Odejmowanie Drukuj (x - y) # wyjście: -5 # Mnożenie Drukuj (x * y) # wyjście: 50 # Dział Drukuj (x / y) # wyjście: 0,5 # Moduł Drukuj (x % y) # wyjście: 5 # Wykładnik Drukuj (x ** y) # wyjście: 9765625 <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Dodatek