Condado de Washington (Alabama)




Coordenadas: 31° 24' 35" N 82° 12' 40" O



Disambig grey.svg Nota: Se procura por outros condados com o mesmo nome, veja Condado de Washington.















































Condado de Washington
Washington County

Condados dos Estados Unidos Estados Unidos


Map of Alabama highlighting Washington County.svg


Dados gerais
Estado
Alabama
Sede
Chatom

Data de fundação
1800 (219 anos)

Maior cidade
 Chatom

Características geográficas
Área 2820 km²
- Área água
 20 km² (0,7%)

População
 18 097 (2000)

Densidade
 6,4 hab/km²







PortalPortal Estados Unidos

Procurar imagens disponíveis

O Condado de Washington é um dos 67 condados do estado norte-americano do Alabama. A sede de condado é Chatom,[1] que é também a sua maior cidade. O condado tem uma área de 2820 km² (dos quais 20 km² estão cobertos por água), uma população de 18 097 habitantes, e uma densidade populacional de 6,4 hab/km² (segundo o censo nacional de 2000). O condado foi fundado em 1800 e o seu nome é uma homenagem a George Washington (1732-1799), o primeiro presidente dos Estados Unidos.




Tribunal do condado de Washington em Chatom, Alabama



Referências




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

























v • e
AlabamaAlabama

Capital: Montgomery
Tópicos

Bandeira ·
Geografia ·
História ·
Listas ·
NHLs ·
NRHPs ·
Parques estaduais



 Seal of Alabama.svg
Principais
cidades

Anniston ·
Auburn ·
Birmingham ·
Decatur ·
Dothan ·
Florence ·
Gadsden ·
Hoover ·
Huntsville ·
Kellyton ·
Mobile ·
Montgomery ·
Tuscaloosa
Condados

Autauga ·
Baldwin ·
Barbour ·
Bibb ·
Blount ·
Bullock ·
Butler ·
Calhoun ·
Chambers ·
Cherokee ·
Chilton ·
Choctaw ·
Clarke ·
Clay ·
Cleburne ·
Coffee ·
Colbert ·
Conecuh ·
Coosa ·
Covington ·
Crenshaw  ·
Cullman ·
Dale ·
Dallas ·
DeKalb ·
Elmore ·
Escambia ·
Etowah ·
Fayette ·
Franklin ·
Geneva ·
Greene ·
Hale ·
Henry ·
Houston  ·
Jackson ·
Jefferson ·
Lamar ·
Lauderdale ·
Lawrence ·
Lee ·
Limestone ·
Lowndes ·
Macon ·
Madison ·
Marengo ·
Marion ·
Marshall ·
Mobile ·
Monroe ·
Montgomery ·
Morgan ·
Perry ·
Pickens ·
Pike ·
Randolph ·
Russell ·
Shelby ·
St. Clair ·
Sumter ·
Talladega ·
Tallapoosa ·
Tuscaloosa ·
Walker ·
Washington ·
Wilcox ·
Winston




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



-

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