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Cinturón de cuero multiusos con hebilla de pasador hecho a mano para parejas, moderno e informal
Este cinturón versátil es el accesorio perfecto para cualquier atuendo. Está hecho de piel de vaca de dos capas de alta calidad y es duradero y elegante. El ancho del cinturón es de 3,5 cm, lo que lo convierte en el tamaño perfecto para el uso diario. Viene en una variedad de colores y largos, incluidos los de negro, marrón, burdeos y dos tonos. Elija entre largos de 110 cm, 115 cm o 120 cm para encontrar el ajuste perfecto para usted.
La hebilla añade un toque de elegancia al cinturón, lo que lo hace adecuado tanto para ocasiones informales como elegantes. El diseño tejido añade textura e interés al cinturón, lo que lo convierte en una pieza destacada para cualquier atuendo. El cinturón también está disponible en un ancho mayor de 4,0 cm para quienes prefieren un estilo más atrevido.
Cada cinturón viene con un único cinturón en el color y largo elegidos. La imagen del producto muestra la estructura y el diseño del cinturón, lo que te da una idea clara de lo que puedes esperar. Este cinturón es un artículo imprescindible para cualquier guardarropa, ya que ofrece estilo y funcionalidad.
<|endoftext|># -*- coding: utf-8 -*-'''Creado el lun 2 mar 14:44:44 2020Este script se utiliza para generar los datos para la sección 'Datos' del archivo README.md. Lee los datos de la carpeta de datos y genera una tabla con las siguientes columnas: - Nombre del conjunto de datos - Número de muestras - Número de características - Número de clases - DescripciónLa tabla se guarda como un archivo de rebajas en la carpeta de datos.Nota: Este script requiere que la biblioteca `pandas` esté instalada.'''import osimport pandas as pd# Obtener la lista de conjuntos de datosdatasets = os.listdir('data')# Inicializar el marco de datosdf = pd.DataFrame(columns='Nombre del conjunto de datos', 'Número de muestras', 'Número de características', 'Número de clases', 'Descripción')# Recorrer los conjuntos de datospara el conjunto de datos en los conjuntos de datos: # Obtener el nombre del conjunto de datos dataset_name = dataset.split('.')0 # Obtener la cantidad de muestras num_samples = len(pd.read_csv('data/' + dataset)) # Obtener la cantidad de características num_features = len(pd.read_csv('data/' + dataset).
