Condado de Bremer




Coordenadas: 42° 46' 25" N 92° 19' O

















































Condado de Bremer
Bremer County

Condados dos Estados Unidos Estados Unidos


Map of Iowa highlighting Bremer County.svg


Localização do condado de Bremer no estado de Iowa

Map of USA IA.svg

Localização do estado de Iowa nos Estados Unidos

Dados gerais
Estado
Iowa
Sede
Waverly

Data de fundação
 1851

Maior cidade
 Waverly

Características geográficas
Área 1139 km²
- Área água
 4 km² (0,4%)

População
 24 276 (2010)

Densidade
 21,4 hab/km²


Website: www.co.bremer.ia.us

PortalPortal Estados Unidos

Procurar imagens disponíveis

O Condado de Bremer é um dos 99 condados do estado norte-americano de Iowa. A sede do condado é Waverly,[1] que é também a sua maior cidade. O condado tem uma área de 1139 km² (dos quais 4 km² estão cobertos por água), uma população de 24 276 habitantes, e uma densidade populacional de 21,4 hab/km² (segundo o censo nacional de 2010).[2] O condado foi fundado em 1851 e recebeu o seu nome em homenagem a Fredrika Bremer (1801-1865), viajante, poetisa e escritora sueca.[3]




Rua de Waverly, sede do condado de Bremer, Iowa



Referências




  1. ↑ «Find a County». National Association of Counties. Consultado em 25 de novembro de 2010 


  2. ↑ «Dados do censo oficial norte-americano de 2010» 


  3. ↑ «Bremer County» 













v • e
Condados do estado norte-americano do Iowa

Adair · Adams · Allamakee · Appanoose · Audubon · Benton · Black Hawk · Boone · Bremer · Buchanan · Buena Vista · Butler · Calhoun · Carroll · Cass · Cedar · Cerro Gordo · Cherokee · Chickasaw · Clarke · Clay · Clayton · Clinton · Crawford · Dallas · Davis · Decatur · Delaware · Des Moines · Dickinson · Dubuque · Emmet · Fayette · Floyd · Franklin · Fremont · Greene · Grundy · Guthrie · Hamilton · Hancock · Hardin · Harrison · Henry · Howard · Humboldt · Ida · Iowa · Jackson · Jasper · Jefferson · Johnson · Jones · Keokuk · Kossuth · Lee · Linn · Louisa · Lucas · Lyon · Madison · Mahaska · Marion · Marshall · Mills · Mitchell · Monona · Monroe · Montgomery · Muscatine · O’Brien · Osceola · Page · Palo Alto · Plymouth · Pocahontas · Polk · Pottawattamie · Poweshiek · Ringgold · Sac · Scott · Shelby · Sioux · Story · Tama · Taylor · Union · Van Buren · Wapello · Warren · Washington · Wayne · Webster · Winnebago · Winneshiek · Woodbury · Worth · Wright
 Bandeira do Iowa




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

  • v

  • d

  • e



-

Popular posts from this blog

404 Error Contact Form 7 ajax form submitting

Image
0 The contact form does not work, and affects loading after one try. The chrome console shows the error message: POST http://example.com/wp-json/contact-form-7/v1/contact-forms/50/feedback 404 (Not Found) send @ jquery.js?ver=1.12.4:4 ajax @ jquery.js?ver=1.12.4:4 wpcf7.submit @ scripts.js?ver=5.0.3:346 (anonymous) @ scripts.js?ver=5.0.3:53 dispatch @ jquery.js?ver=1.12.4:3 r.handle @ jquery.js?ver=1.12.4:3 How to solve this issue? thanks in advance javascript wordpress contact-form-7 share | improve this question edited Jul 17 '18 at 5:39 Kiran Shahi 4,745 3 16 43
Read more

How to know if a Active Directory user can login interactively

Image
1 I would like to know if and how is it possible to know if a AD user can login interactively (on a server) in a domain. I need to know if I can find it out using a LDAP search. Thanks. windows active-directory login user-permissions user-profile share | improve this question edited 1 hour ago yagmoth555 ♦ 11.6k 3 17 42 asked 1 hour ago Luigi Luigi 6 1 New contributor
Read more

TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: 'X'

Image
0 I am trying to do Feature Scaling in a dataset, but I get an error and have no idea how to proceed: > Traceback (most recent call last): > > File "<ipython-input-10-71bea414b4d0>", line 22, in <module> > x_train = sc_X.fit_transform(x_train) > > TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: 'X' and here is my code: import pandas as pd # Importing the dataset dataset = pd.read_csv('Data.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset.iloc[:, 3].values # Taking care of missing data from sklearn.preprocessing import Imputer imputer = Imputer(missing_values="NaN", strategy="mean", axis=0) imputer = Imputer.fit(imputer,X[:,1:3]) X[:, 1:3] = Imputer.transform(imputer,X[
Read more