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【最終価格】【鑑定済正規】美品 セリーヌ ビッグバッグ スモール タン
  • 商品の説明
  • 少し前に楽天のショップで未使用品を購入しました。当方使用回数1回です。購入時より香水のような香りが少しあるのと、付属品がないためお安くしております。鑑定済みの正規品です。※すり替え防止のため、返品はお受けできません。納得されるまで、ご質問ください。※他サイトにも出品しておりますので、購入前にコメントお願いいたします。トートバッグショルダーバッグ2way バッグフィービーベルトバッグカバラゲージクラシックボックストロッタートラペーズトリオお好きな方へもカラー···ブラウン
    商品の情報
    カテゴリー:レディース+_+バッグ+_+ハンドバッグ
    商品のサイズ:
    ブランド: セリーヌ
    商品の状態: 目立った傷や汚れなし
    配送料の負担: 送料込み(出品者負担)
    配送の方法: らくらくメルカリ便
    発送元の地域: 福岡県
    発送までの日数: 4~7日で発送






    【最終価格】【鑑定済正規】美品 セリーヌ ビッグバッグ スモール タン

    【最終価格】【鑑定済正規】美品 セリーヌ ビッグバッグ スモール タン

    1. [ctrl]+[,]で設定を開く
    2. 「Files:exclude」と入力
    3. 「**/.【ほぼ未使用】Keychron K7 US 赤軸 Hot swap」を追加

    【最終価格】【鑑定済正規】美品 セリーヌ ビッグバッグ スモール タン

    ダミーのテキストデータをNumPyで作る。
    色々な形状な分布を生成して後々ROOTで解析する。

    import numpy as np
    kNumEvent = 1000
    fout = open("output.dat","w")
    for i in range(kNumEvent):
        rand1 = round(np.random.normal(0, 1),5) # 正規分布(平均, 標準偏差) 
        rand2= round(np.random.rand(),5) # 一様分布()
        rand3 = round(np.random.binomial(100,0.3),5) # 二項分布(試行回数, 成功確率)
        rand4 = round(np.random.beta(2,5),5) # β分布(α値, β値)
        rand5 = round(np.random.gamma(5,1),5) #γ分布(形状母数(k), 尺度母数(Θ))
        rand6 = round(np.random.chisquare(3),5) # χ二乗分布(自由度(k))   
        fout.write(str(rand1)+" "+str(rand2)+" "+str(rand3)+" "+str(rand4)+" "+str(rand5)+" "+str(rand6)+"\n")
    fout.close()
    print("F!!!!!")