Carnate




Coordenadas: 45° 39' N 9° 22' E







































































Itália Carnate  


  Comuna  


Carnate, Piazza.JPG


Map of comune of Carnate (province of Monza and Brianza, region Lombardy, Italy).svg



Carnate está localizado em: Itália


Carnate



Localização de Carnate na Itália
Coordenadas
45° 39' N 9° 22' E

Região
Flag of Lombardy.svg Lombardia

Província
Milão

Área
 - Total
 3 km²

Altitude
 233 m

População
 - Total
 7 303

    • Densidade
2 434 hab./km²
Outros dados
Comunas limítrofes
Osnago (LC), Lomagna (LC), Ronco Briantino, Usmate Velate, Bernareggio, Vimercate
Código ISTAT
 015049
Código cadastral
 B798

Código postal
 20040
Prefixo telefônico
 039
Sítio
www.comune.carnate.mb.it

Carnate é uma comuna italiana da região da Lombardia, província de Monza e Brianza, com cerca de 7.303 habitantes. Estende-se por uma área de 3 km², tendo uma densidade populacional de 2434 hab/km². Faz fronteira com Osnago (LC), Lomagna (LC), Ronco Briantino, Usmate Velate, Bernareggio, Vimercate.[1][2][3]



Demografia |






Variação demográfica do município entre 1861 e 2011[3]




Fonte: Istituto Nazionale di Statistica (ISTAT) - Elaboração gráfica da Wikipedia




Referências




  1. ↑ «Statistiche demografiche ISTAT» (em italiano). Dato istat 


  2. ↑ «Popolazione residente al 31 dicembre 2010» (em italiano). Dato istat 


  3. ↑ ab «Istituto Nazionale di Statistica» 🔗 (em italiano). Statistiche I.Stat 





Ícone de esboço Este artigo sobre Geografia da Itália é um esboço. Você pode ajudar a Wikipédia expandindo-o.


  • Portal da geografia
  • Portal da Itália


















v • e
Província de Monza e Brianza

Capital Monza
Comunas

Agrate Brianza  •
Aicurzio  •
Albiate  •
Arcore  •
Barlassina  •
Bellusco  •
Bernareggio  •
Besana in Brianza  •
Biassono  •
Bovisio-Masciago  •
Briosco  •
Brugherio  •
Burago di Molgora  •
Busnago  •
Camparada  •
Caponago •
Carate Brianza  •
Carnate  •
Cavenago di Brianza  •
Ceriano Laghetto  •
Cesano Maderno  •
Cogliate  •
Concorezzo  •
Cornate d'Adda  •
Correzzana  •
Desio  •
Giussano  •
Lazzate  •
Lentate sul Seveso  •
Lesmo  •
Limbiate  •
Lissone  •
Macherio  •
Meda  •
Mezzago  •
Misinto  •
Monza  •
Muggiò  •
Nova Milanese  •
Ornago  •
Renate  •
Roncello  •
Ronco Briantino  •
Seregno  •
Seveso  •
Sovico  •
Sulbiate  •
Triuggio  •
Usmate Velate  •
Varedo  •
Vedano al Lambro  •
Veduggio con Colzano  •
Verano Brianza  •
Villasanta  •
Vimercate



 Província de Monza e Brianza



-

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