Description
Ceinture en cuir multi-usages avec boucle ardillon faite à la main pour pantalon de couple, tendance et décontractée
Cette ceinture polyvalente est l'accessoire parfait pour toutes les tenues. Fabriquée en cuir de vachette double épaisseur de haute qualité, elle est à la fois durable et élégante. La largeur de la ceinture est de 3,5 cm, ce qui en fait la taille parfaite pour un usage quotidien. Elle est disponible dans une variété de couleurs et de longueurs, notamment en noir, marron, bordeaux et bicolore. Choisissez parmi les longueurs de 110 cm, 115 cm ou 120 cm pour trouver la coupe parfaite pour vous.
La boucle ardillon ajoute une touche d'élégance à la ceinture, la rendant adaptée aux occasions décontractées et habillées. Le design tissé ajoute de la texture et de l'intérêt à la ceinture, ce qui en fait une pièce phare pour n'importe quelle tenue. La ceinture est également disponible dans une largeur plus large de 4,0 cm pour ceux qui préfèrent un look plus audacieux.
Chaque ceinture est livrée avec une seule ceinture dans la couleur et la longueur choisies. L'image du produit présente la structure et le design de la ceinture, vous donnant une idée claire de ce à quoi vous attendre. Cette ceinture est un incontournable pour toute garde-robe, offrant à la fois style et fonctionnalité.
<|endoftext|># -*- coding: utf-8 -*-'''Créé le Mon Mar 2 14:44:44 2020Ce script est utilisé pour générer les données de la section 'Data' du fichier README.md.Il lit les données du dossier de données et génère un tableau avec les colonnes suivantes : - Nom du jeu de données - Nombre d'échantillons - Nombre de fonctionnalités - Nombre de classes - DescriptionLe tableau est ensuite enregistré sous forme de fichier markdown dans le dossier de données.Remarque : ce script nécessite l'installation de la bibliothèque `pandas`.'''import osimport pandas as pd# Obtenir la liste des jeux de donnéesdatasets = os.listdir('data')# Initialiser le dataframedf = pd.DataFrame(columns='Dataset name', 'Number of samples', 'Number of features', 'Number of classes', 'Description')# Parcourir les jeux de donnéesfor dataset in datasets : # Obtenir le nom du jeu de données dataset_name = dataset.split('.')0 # Obtenir le nombre d'échantillons num_samples = len(pd.read_csv('data/' + dataset)) # Obtenir le nombre de fonctionnalités num_features = len(pd.read_csv('data/' + dataset).
