Flick shoot: United kingdom

Experimente a emoção de filmagens no Reino Unido! Entre no estádio e mostre suas habilidades gratuitas de chute, enquanto você busca o objetivo do inimigo. Ajude sua equipe a garantir a vitória e se tornar um herói. Com este jogo do Android, você pode criar seu próprio personagem exclusivo escolhendo a aparência e a roupa. Assuma o controle do seu jogador em campo e faça tiros precisos no gol. Pratique e aprimore suas habilidades em vários modos de um jogador. Desafie os jogadores de todo o mundo em partidas rápidas ou competem em um torneio internacional. Aponte para o topo das tabelas de classificação e reivindique o seu lugar como o melhor campeão de filmagem de filmes! Recursos de jogo: - gráficos impressionantes - 6 modos emocionantes de um jogador -Controles fáceis de usar - jogabilidade viciante <| endofText |> <| endofText |># Idioma: Python 3 Notebook # Idioma: Python #-*-Codificação: UTF-8-*- # Importando bibliotecas necessárias importar numpy como np importar pandas como PD importar matplotlib.pyplot como pLT Importar Seaborn como SNS de sklearn.model_selection importar trem_test_split de sklearn.linear_model importar regressão linear de Sklearn.Metrics Import mean_squared_error, r2_score # Carregando o conjunto de dados df = pd.read_csv ('Housing.csv') # Explorando o conjunto de dados Imprimir (df.head ()) # Verificando valores ausentes print (df.isnull (). sum ()) # Visualizando a correlação entre os recursos corrig = df.corr () sns.heatmap (correr, anot = true) plt.show () # Dividindo o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste X = df [['rm', 'lstat', 'ptratio']] y = df ['medv'] X_train, x_test, y_train, y_test = trens_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # Treinando o modelo Model = LinearRegression () Model.fit (x_train, y_train) # Fazendo previsões no conjunto de testes y_pred = Model.predict (x_test) # Avaliando o modelo Print ('Erro ao quadrado médio: % .2f' % mean_squared_error (y_test, y_pred)) Print ('Coeficiente de determinação: % .2f' % r2_score (y_test, y_pred)) # Plotar os valores previstos em relação aos valores reais plt.scatter (y_test, y_pred) plt.xlabel ('valores reais') plt.ylabel ('valores previstos') plt.title ('valores reais vs previstos') plt.show () <| endofText |> x = 5 y = 10 # Adição Imprimir (x + y) # saída: 15 # Subtração Imprimir (x - y) # saída: -5 # Multiplicação Imprimir (x * y) # saída: 50 # Divisão Imprimir (x / y) # saída: 0.5 # Módulo Imprimir (x % y) # saída: 5 # Exponention Imprimir (x ** y) # saída: 9765625 <| endoftext |> x = 5 y = 10 # Adição