Noisy-le-Sec









Disambig.svg
 Por samtitola artikolo vidu la paĝon Noisy-le-Sec (stacidomo).




































































Noisy-le-Sec

Tramo en Noisy-le-Sec
Tramo en Noisy-le-Sec
Administrado

Lando
Flago-de-Francio.svg Francio

Regiono
Francilio

Departemento
Seine-Saint-Denis

Arondismento
Bobigny

Kantono
Noisy-le-Sec

Komunumaro
Communauté d'agglomération Est Ensemble
Urbestro
 Laurent Rivoire (2008–2014)

Insee-kodo
 93053

Poŝtkodo
 93130
Demografio

Loĝantaro
 40 232 (2011)

Loĝdenso
7 982,5 loĝ./km2
Geografio

Koordinatoj
48° 53′ N, 2° 27′ O48.890832.45361Koordinatoj: 48° 53′ N, 2° 27′ O
Alteco
 51 ĝis 120 m

Areo
5,04 km2
Situo




Geografia lokigo sur la mapo : Francilio



Noisy-le-Sec (Francilio)

DEC

Red pog.svg






Geografia lokigo sur la mapo : Francio



Noisy-le-Sec (Francio)

DEC

Red pog.svg













v • d • r
Information icon.svg



Noisy-le-Sec [nwazi lə sɛk] estas franca komunumo kaj ĉirkaŭurbo de Parizo en la departemento Seine-Saint-Denis, en la regiono Francilio. Ĝi havis 40 232 loĝantojn en la jaro 2011[1].




Enhavo






  • 1 Geografio


  • 2 Transporto


  • 3 Referencoj


  • 4 Vidu ankaŭ


  • 5 Eksteraj ligiloj





Geografio |




Situo de Noisy-le-Sec en la ĉirkaŭparizaj departementoj


Noisy-le-Sec situas 9 km nordoriente de la centro de Parizo.






















Ĉirkaŭ Noisy-le-Sec


Bobigny
Bondy

Noisy-le-Sec

Romainville
Montreuil
Rosny-sous-Bois





Transporto |


La stacidomo de Noisy-le-Sec apartenas al la regiona linio RER E. Ĝi estas ankaŭ finhaltejo de la tramlinio T1. Estas ankaŭ dua tramhaltejo, nome Petit Noisy.





Referencoj |





  1. ↑ Insee. Populations légales 2011 - 93053-Noisy-le-Sec (france). Alirita 1-an de februaro 2014.




Vidu ankaŭ |



  • Komunumoj de Seine-Saint-Denis

  • Listo de urboj de Francio



Eksteraj ligiloj |




  • Kategorio Noisy-le-Sec en la Vikimedia Komunejo (Multrimedaj datumoj)


  • Oficiala retejo







Ĝermo pri Francio
Ĉi tiu artikolo ankoraŭ estas ĝermo pri Francio.

Helpu al Vikipedio plilongigi ĝin. Se jam ekzistas alilingva samtema artikolo pli disvolvita, traduku kaj aldonu el ĝi (menciante la fonton).



-

Popular posts from this blog

Aikido

Image
Ĉi tiu artikolo citas neniun fonton . Vi povas plibonigi ĝin, aldonante fidindajn fontojn. Senfontaj asertoj povas esti forigitaj.  (Novembro 2012) Aikido Japana Nomo: Kanji 合気道 Hiragana あいきどう Spiradaj ekzercoj Aikido , aŭ Ajkido , estas moderna japana luktarto (Shin Budo) kompilita de Ueshiba Morihei dum la periodo inter la 1930-aj jaroj ĝis 1960-aj jaroj. Ĝi estas senperforta kaj multaj el ĝiaj teĥnikoj evoluis el Daito-Rjuo (speco de ĵuĵicuo) kaj el glava batalado. La filozofio de aikido devenis ĉefe de la religio Oomoto pro la kontaktoj inter O´Sensei ("granda majstro", esprimo uzata de la aikidistoj por nomi Ueshiba Morihei) kaj Deguchi Onisaburo Sensei el Oomoto. Oni konsideras, ke aikidisto havu iom da spiriteco, interalie pri la uzo de la Ĉi, KI, ĝi postulas nenuran teknikan trejnon. La nepo de la kreinto, Ueshiba Moriteru, nun estas "Doshu", tiu kiu montras la vojon. Enhavo 1 Aikido - Oomoto - Esperanto...
Read more

The minimum number of groups for any class cannot be less than 2 error

Image
0 $begingroup$ cv_split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.3, random_state=0) # Performing cross-validation to estimate the performance of the models for idx, est in enumerate(estimator): cv_results = cross_validate(est[1](), x_value, y_value, cv=cv_split) I got following error from this code ValueError: The least populated class in y has only 1 member, which is too few. The minimum number of groups for any class cannot be less than 2. and my y_value looks like y_value = array([221900, 180000, 510000, ..., 360000, 400000, 325000]) I used this method before and y_value has the same shape as before. python data-mining cross-validation share ...
Read more

SMOTE: ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6

Image
0 $begingroup$ I am designing a multi class classifier for 11 labels. I am using SMOTE to tackle the sampling problem. However I face the following error:- error at SMOTE from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state=42) X_res, Y_res = sm.fit_sample(X_f, Y_f) error ~/.local/lib/python3.6/site-packages/sklearn/neighbors/base.py in kneighbors(self, X, n_neighbors, return_distance) 414 "Expected n_neighbors <= n_samples, " 415 " but n_samples = %d, n_neighbors = %d" % --> 416 (train_size, n_neighbors) 417 ) 418 n_samples, _ = X.shape ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 6 Why does it say I have only 1 n_samples? When I tr...
Read more