@hhl：游戏名:revheadz engine sounds 安卓有！

@hhl：是的，游戏名为"RevHeadz Engine Sounds"是一款安卓平台上的游戏。这款游戏模拟了各种不同汽车引擎的真实声音。如果你是汽车爱好者或者对汽车引擎声音有很高的兴趣，那么这款游戏可以带给你非常真实的体验。

在游戏中，你可以选择不同品牌和型号的汽车，然后通过耳机或扬声器欣赏到它们独特的引擎声音。这些声音都是经过高保真音频录制和处理的，让你感觉就像置身于真实的驾驶座位上。

除了欣赏引擎声音外，游戏还提供了一些额外的功能。例如，你可以调整发动机转速，改变排气系统的声音，以及尝试不同的加速模式。通过这些定制功能，你可以更好地了解汽车引擎的工作原理和声音效果。

此外，游戏还包括了一个免费模式和一个挑战模式。在免费模式中，你可以随意选择并尝试不同的汽车引擎声音。而在挑战模式中，你需要按照特定的要求完成任务，例如在规定时间内达到特定的车速或完成特定的驾驶技巧。

总体而言，"RevHeadz Engine Sounds"是一款非常有趣和富有教育意义的游戏，能够提供给你真实的汽车引擎声音体验。无论你是汽车迷还是想了解汽车引擎工作的原理，这款游戏都值得一试。

相关问题

python里面怎么在数据表里提取出名称为'original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation', 'log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange', 'log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis', 'wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange', 'wavelet-LLH:firstorder:Uniformity', 'wavelet-HHL:firstorder:Mean', 'wavelet-HHH:firstorder:Mean', 'wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation', 'wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence',的特征值

可以使用 pandas 库中的 loc 方法来提取一个数据表中特定行和列的数据。假设你的数据表名为 df，那么以下代码可以提取出你所需的列和行：

df.loc[:, ['original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation', 'log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange', 'log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis', 'wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange', 'wavelet-LLH:firstorder:Uniformity', 'wavelet-HHL:firstorder:Mean', 'wavelet-HHH:firstorder:Mean', 'wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation', 'wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence']]

这会返回一个新的数据表，其中包含了你所需的列和所有行的数据。

请用r构建nomogram的代码，其中我的变量名称为 `original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation` ，`log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange` ，`log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis` ，`wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange` ，`wavelet-LLH:firstorder:Uniformity` ， `wavelet-HHL:firstorder:Mean` ， `wavelet-HHH:firstorder:Mean` ，`wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation` ， `wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence`

首先需要安装`rms`包和`Hmisc`包，这两个包提供了绘制nomogram的函数。然后按照如下代码构建nomogram：

library(rms)
library(Hmisc)

# 构建数据框 df，包含每个变量的取值
df <- data.frame(
  `original:firstorder:RobustMeanAbsoluteDeviation` = c(0, 0.5, 1),
  `log-sigma-4-0-mm-3D:firstorder:InterquartileRange` = c(0, 0.5, 1),
  `log-sigma-5-0-mm-3D:glszm:SmallAreaEmphasis` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLH:firstorder:InterquartileRange` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLH:firstorder:Uniformity` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-HHL:firstorder:Mean` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-HHH:firstorder:Mean` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLL:glcm:Autocorrelation` = c(0, 0.5, 1),
  `wavelet-LLL:glcm:ClusterProminence` = c(0, 0.5, 1)
)

# 构建 nomogram
n <- nomogram(
  data = df,
  fun = function(x) 0.5, # 预测函数，这里假设预测为常数 0.5
  varname = c(
    "RobustMeanAbsoluteDeviation",
    "InterquartileRange(log-sigma-4-0-mm-3D)",
    "SmallAreaEmphasis(log-sigma-5-0-mm-3D)",
    "InterquartileRange(wavelet-LLH)",
    "Uniformity(wavelet-LLH)",
    "Mean(wavelet-HHL)",
    "Mean(wavelet-HHH)",
    "Autocorrelation(wavelet-LLL)",
    "ClusterProminence(wavelet-LLL)"
  ),
  funlabel = "Predicted Probability",
  xfrac = 0.5,
  yfrac = 0.5,
  lp = function(x) log(x / (1 - x)),
  xlab = "Variable values",
  ggtheme = theme_bw()
)

# 绘制 nomogram
plot(n, lpscale = TRUE)

输出结果即为所求的 nomogram。需要注意的是，变量名称中的冒号需要转义，即用反斜杠`\`进行转义。