Condado de Lycoming

Multi tool use
Multi tool use


















































Condado de Lycoming
Lycoming County

Condados dos Estados Unidos Estados Unidos


Map of Pennsylvania highlighting Lycoming County.svg



Dados gerais
Estado
Pensilvânia
Sede
Williamsport

Data de fundação
13 de abril de 1795 (223 anos)

Maior cidade
 Williamsport

Características geográficas
Área 3 221 km²
- Área água
 23 km² (0,72%)

População
 120 044 (2000)

Densidade
 38 hab/km²


Website: www.lyco.org

PortalPortal Estados Unidos

Procurar imagens disponíveis

O Condado de Lycoming é um dos 67 condados do Estado americano da Pensilvânia. A sede do condado é Williamsport, e sua maior cidade é Williamsport. O condado possui uma área de 3 221 km²(dos quais 23 km² estão cobertos por água), uma população de 120 044 habitantes, e uma densidade populacional de 38 hab/km² (segundo o censo nacional de 2000).[1][2][3] O condado foi fundado em 13 de abril de 1795.
Map of Lycoming County Pennsylvania With Municipal and Township Labels.png

























  • v

  • d

  • e

PensilvâniaPensilvânia

Capital: Harrisburg
Tópicos

Atrações turísticas ·
Bandeira ·
Listas ·
NHLs ·
NRHPs ·
Parques estaduais



 Seal of Pennsylvania.svg
Principais
cidades

Allentown ·
Altoona ·
Bethel Park ·
Bethlehem ·
Chester ·
Erie ·
Filadélfia ·
Harrisburg ·
Lancaster ·
Levittown ·
Mount Lebanon ·
New Cumberland ·
Norristown ·
Penn Hills ·
Pittsburgh ·
Reading ·
Scranton ·
State College ·
Wilkes-Barre ·
York
Condados

Adams ·
Allegheny ·
Armstrong ·
Beaver ·
Bedford ·
Berks ·
Blair ·
Bradford ·
Bucks ·
Butler ·
Cambria ·
Cameron ·
Carbon ·
Centre ·
Chester ·
Clarion ·
Clearfield ·
Clinton ·
Columbia ·
Crawford ·
Cumberland ·
Dauphin ·
Delaware ·
Elk ·
Erie ·
Fayette ·
Filadélfia ·
Forest ·
Franklin ·
Fulton ·
Greene ·
Huntingdon ·
Indiana ·
Jefferson ·
Juniata ·
Lackawanna ·
Lancaster ·
Lawrence ·
Lebanon ·
Lehigh ·
Luzerne ·
Lycoming ·
McKean ·
Mercer ·
Mifflin ·
Monroe ·
Montgomery ·
Montour ·
Northampton ·
Northumberland ·
Perry ·
Pike ·
Potter ·
Schuylkill ·
Snyder ·
Somerset ·
Sullivan ·
Susquehanna ·
Tioga ·
Union ·
Venango ·
Warren ·
Washington ·
Wayne ·
Westmoreland ·
Wyoming ·
York




Ícone de esboço
Este artigo sobre geografia dos Estados Unidos é um esboço. Você pode ajudar a Wikipédia expandindo-o.

  • v

  • d

  • e


  • Portal da geografia
  • Portal dos Estados Unidos


Referências




  1. ↑ «U.S. Census Bureau Delivers Washington's 2010 Census Population Totals, Including First Look at Race and Hispanic Origin Data for Legislative Redistricting» (em inglês). U.S. Census Bureau 


  2. ↑ «Easy stats» (em inglês). U.S. Census Bureau 


  3. ↑ «2010 Census» (em inglês). U.S. Census Bureau 







VP7 BAU6lN7NMoi1TE5URIp,oBqzGFCWKvKcFd,ZiqjejU8S1n tYQd6aWLFoE urzwL2devEEzyOCDggvksXTZGK,9
-
L 9rs vzCTAolqPsMyCJ0Wwb 2NwxSmtYeeLL,M,b H 8,JAIroMmuZ8,qAS,AmKiz w,V,dznjd

Popular posts from this blog

A CLEAN and SIMPLE way to add appendices to Table of Contents and bookmarks

Image
0 I found a lot of questions abount appendices and ToC. Many users want appendices to be grouped in an Appendix part, however some problems arise with ToC, hyperref, PDF viewer bookmarks, and so on. There are different solutions which require extra packages, command patching and other extra code, however none of them satisfies me. I almost found an easy way to accomplish a good result, where appendices are added to bookmarks in the right way and hyperref links point to the right page. However, the number of the "Appendix" part page is wrong (it's the number of appendix A). Is there any EASY way to fix that? This is a MWE: documentclass{book} usepackage[nottoc,notlot,notlof]{tocbibind} usepackage{hyperref} begin{document} frontmatter tableofcontents mainmatter part{First} chapter{...
Read more

Calculate evaluation metrics using cross_val_predict sklearn

Image
1 In the sklearn.model_selection.cross_val_predict page it is stated: Generate cross-validated estimates for each input data point. It is not appropriate to pass these predictions into an evaluation metric. Can someone explain what does it mean? If this gives estimate of Y (y prediction) for every Y (true Y), why can't I calculate metrics such as RMSE or coefficient of determination using these results? python scikit-learn cross-validation share | improve this question edited Nov 28 '18 at 17:52 desertnaut 20.3k 7 43 79 ...
Read more

Insert data from modal to MySQL (multiple modal on website)

Image
0 I have problem with inserting data to MySQL from modal. My modal: <a href="#" class="badge badge-pill badge-success">6 komentarzy</a> <a href="#" class="badge badge-pill badge-danger">brak komentarzy</a> <a data-toggle="modal" href="#add_desk_comm_{$desk_['desk_id']}" data-target="#add_desk_comm_{$desk_['desk_id']}" class="ediiit">(dodaj)</a> <div class="modal fade" id="add_desk_comm_{$desk_['desk_id']}" tabindex="-1" role="dialog" aria-labelledby="edit_printer" aria-hidden="true"> <div class="modal-dialog" role="document"> ...
Read more