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Versigny Region Hauts-de-France Département Oise Arrondissement Senlis Kanton Nanteuil-le-Haudouin Gemeindeverband Pays de Valois Koordinaten 49° 10′  N , 2° 46′  O 49.161388888889 2.7641666666667 Koordinaten: 49° 10′  N , 2° 46′  O Höhe 72–134 m Fläche 14,5 km 2 Einwohner 378 (1. Januar 2015) Bevölkerungsdichte 26 Einw./km 2 Postleitzahl 60440 INSEE-Code 60671 Versigny ist eine französische Gemeinde mit 378 Einwohnern (Stand: 1. Januar 2015) im Département Oise in der Region Hauts-de-France. Sie gehört zum Arrondissement Senlis und zum Kanton Nanteuil-le-Haudouin. Inhaltsverzeichnis 1 Geographie 2 Bevölkerungsentwicklung 3 Sehenswürdigkeiten 4 Weblinks Geographie | Versigny liegt etwa Kilometer von 40 Kilometer nordöstlich von Paris an der Nonette. Umgeben wird Versigny von den Nachbargemeinden Rosières im Norden, Auger-Saint-Vincent und Ormoy-Villers

Verberie Region Hauts-de-France Département Oise Arrondissement Senlis Kanton Crépy-en-Valois Gemeindeverband Région de Compiègne et de la Basse Automne Koordinaten 49° 19′  N , 2° 44′  O 49.310555555556 2.7313888888889 Koordinaten: 49° 19′  N , 2° 44′  O Höhe 30–125 m Fläche 15,05 km 2 Einwohner 3.995 (1. Januar 2015) Bevölkerungsdichte 265 Einw./km 2 Postleitzahl 60410 INSEE-Code 60667 Verberie ist eine französische Gemeinde mit 3995 Einwohnern (Stand 1. Januar 2015) im Département Oise in der Region Hauts-de-France; sie gehört zum Arrondissement Senlis und zum Kanton Crépy-en-Valois. Der Ort liegt 13 Kilometer von Compiègne, 15 Kilometer von Crépy-en-Valois und 17 Kilometer von Senlis entfernt. Er liegt am Ufer des Flusses Oise, nahe der Einmündung seines linken Nebenflusses Automne. Nachbargemeinden sind Néry, Saintines, Rhuis und Saint-Vaast-de-Longmont. Inhaltsverze

-2 i need to create a function that multiply matrix with scalar without using numpy. tthe problem here is that the function doesn't return a matrix.( so for the matrix below it needs to return [[2,4],[6,9.0],[10,84]] def mul_mat_by_scalar(mat, alpha): # Write the rest of the code for question 5 below here. mat_new = for j in mat: for i in j: a = (i* alpha) mat_new.append(a) continue return mat_new print mul_mat_by_scalar([[1,2], [3,4.5], [5,42]], 2) python share | improve this question edited Nov 21 '18 at 20:33 user10