axis

用 Axis2 实现 Web Service ，虽然可以将 POJO 类放在 axis2\WEB-INF\pojo 目录中直接发布成 Web Service ，这样做不需要进行任何配置，但这些 POJO 类不能在任何包中。这似乎有些不方便，为此， Axis2 也允许将带包的 POJO 类发布成 Web Service 。 先实现一个 POJO 类，代码如下： package service; public class MyService { public String getGreeting(String name) { return "您好 " + name; } public void update(String data) { System.out.println("<" + data + ">已经更新"); } } 这个类有两个方法，这两个方法都需要发布成 Web Service 方法。这种方式和直接放在 pojo 目录中的 POJO 类不同。要想将 MyService 类发布成 Web Service ，需要一个 services.xml 文件，这个文件需要放在 META-INF 目录中，该文件的内容如下： <service name="myService"> <description> Web Service例子 </description> <parameter

用Axis2实现Web Service，虽然可以将POJO类放在axis2\WEB-INF\pojo目录中直接发布成Web Service，这样做不需要进行任何配置，但这些POJO类不能在任何包中。这似乎有些不方便，为此，Axis2也允许将带包的POJO类发布成Web Service。 先实现一个POJO类，代码如下： package service; public class MyService { public String getGreeting(String name) { return "您好 " + name; } public void update(String data) { System.out.println("已经更新"); } } 这个类有两个方法，这两个方法都需要发布成Web Service方法。这种方式和直接放在pojo目录中的POJO类不同。要想将MyService类发布成Web Service，需要一个services.xml文件，这个文件需要放在META-INF目录中，该文件的内容如下： Web Service例子 service.MyService 其中 元素用于发布Web Service，一个 元素只能发布一个WebService类，name属性表示WebService名，如下面的URL可以获得这个WebService的WSDL内容：

最近在研究整合spring框架和axis2发布webservice服务，由于本人也才学java不久，为了便于以后的查看，在这里记录下发布过程。 　　所需的工具包,spring.jar和axis2链接地址为http://pan.baidu.com/s/1gdgVBoB，这里发布服务只需要两个包，spring-framework-3.2.1.RELEASE-dist.zip和axis2-1.6.2-war.zip。首先解压axis2-1.6.2-war.zip，得到axis2.war文件，放入tomcat的webapps目录中，启动tomcat，浏览器中输入http://ip:端口号/axis2/出现 说明axis2运行成功，会在webapps中生成一个叫axis2的目录。接着在myeclipse中新建一个web工程，这里我取名为WjWebservice，工程目录结构 解压上面的两个包，将其中的jar包全部放入WebRoot/WEB-INF/lib目录中，在WEB-INF目录下新建conf和modules目录，将tomcat的webapps/axis2/WEB-INF下的conf和modules目录中的文件分别倒入在web工程中新建的conf和modules下。新建services目录，新建test（这个目录名字可以自己随便取）目录，新建META-INF目录，新建services

文章目录 1.连接concat 2.连接方式：join，join_axes 3.覆盖列名（用的较少，做了解） 4.修补 pd.combine_first() 课后作业 pandas的pd.concat()函数与np.concatenate()语法类似，当时配置参数更多，功能也更强大： pd . concat ( objs , axis = 0 , join = 'outer' , join_axes = None , ignore_index = False , keys = None , levels = None , names = None , verify_integrity = False , copy = True ) 1.连接concat # 连接：concat s1 = pd . Series ( [ 1 , 2 , 3 ] ) s2 = pd . Series ( [ 2 , 3 , 4 ] ) s3 = pd . Series ( [ 1 , 2 , 3 ] , index = [ 'a' , 'c' , 'h' ] ) s4 = pd . Series ( [ 2 , 3 , 4 ] , index = [ 'b' , 'e' , 'd' ] ) print ( pd . concat ( [ s1 , s2 ] ) ) print ( pd . concat

文章目录 轴矩形QCPAxisRect 轴QCPAxis 总结 轴矩形QCPAxisRect 轴矩形的作用主要有以下几种： 背景绘制，所以轴矩形默认存在于 background 层 管理多个轴，并不仅限于上下左右四个轴 图表的拖拽和缩放 先来看下轴矩形的构造函数，可以看到，轴矩形管理着上下左右四个方向的轴，同时当 setupDefaultAxes 为true时(默认为true)时，将会添加上下左右四个轴，并且设置下轴(x轴)和左轴(y轴)为拖拽和缩放时影响的轴 QCPAxisRect::QCPAxisRect(QCustomPlot *parentPlot, bool setupDefaultAxes) : QCPLayoutElement(parentPlot), mBackgroundBrush(Qt::NoBrush), mBackgroundScaled(true), mBackgroundScaledMode(Qt::KeepAspectRatioByExpanding), mInsetLayout(new QCPLayoutInset), mRangeDrag(Qt::Horizontal | Qt::Vertical), // 水平和竖直方向都可以拖拽 mRangeZoom(Qt::Horizontal | Qt::Vertical), // 水平和竖直方向都可以缩放

目录   pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。   pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。 一：一些基本方法 1.归约方法   sum方法返回一个包含列上加和的Series。 若传入axis = 'columns'或axis = 1，将会把一行上各个列的值相加。会把缺失值自动排除，可以通过skipna = False设置禁用skipna来实现不排除缺失值。   可用idxmin和idxmax，返回间接统计信息，比如最小值或最大值的索引值。 2.积累型方法   有些方法是积累型方法，比如cumsum是返回积累值。 3.其他方法   还有一些不是归约方法和积累型的方法，比如describe方法，一次性产生多个汇总统计值。 二：相关性和协方差   一些汇总统计，是由多个参数计算出的。与之相关的是一个附加库，是 pandas-datareader ，可以从Yahoo!Finance上获取股价和交易量的二维DataFrame数据。   用pct_change和tail获得股价的百分比。   函数corr方法是计算两个对象重叠的，非NA的，按索引对其的值的相关性。相应地，cov计算的是协方差。  

注：本文是我在阅读 An introduction to Numpy and Scipy 时，一边实践一边记下的笔记。个人觉得这篇介绍 NumPy 的英文文档写的很好，因此如果可以，请停止阅读本文，转去参考此英文文档。 目录 Arrays 其他创建数组的方法 数组的数学运算 数组的迭代 基本的数组操作 比较操作 数组元素选择和操作 向量和矩阵的数学运算 随机数 Numpy 是在 Python 中进行科学计算所依赖的核心库，它提供高性能的多维数组对象，已经大量便于计算的方法。 可以在 Installing packages 找到安装方法，而后在 Python 中采用如下方式引入它： import numpy as np Arrays NumPy 中的核心对象是多维数组 np.ndarray ，它有一个别名 np.array ，这个数组和 Python 中的 array.array 不同，Python 中的 array 只支持一维，而 np.array 支持多维，且提供了更多的方法。 np.array 中只能存放同种类型的数据，如下，使用 np.array 创建数组，第二个参数需指明数组中元素的类型，否则 np.array 会自动推测数据类型： >>> a = np.array([1, 4, 5, 8], float) >>> a array([ 1., 4., 5., 8.]) >>

一、介绍 　　 ——NumPy库是高性能科学计算和数据分析的基础包，它是Pandas及其它各种工具的基础 　　——NumPy 里的ndarry多维数组对象，与列表的区别是： 　　　　- 数组对象内的元素类型必须一样 　　　　- 数组大小不可修改 　　——数组对象的常用属性： 　　　　- T　　　　数组的转置（在多维数组里，将列转成行，行转成列的操作） 　　　　- dtype　　 数据元素的数据类型 　　　　- size　　 数组元素的个数 　　　　- ndim　　 数组的维数 　　　　- shape　　数组的维度大小 二、创建ndarray对象 　　 1、基本创建数组的方法： import numpy as np #首先需要导入numpy库 #创建一维的narray对象 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) #一个列表 #创建二维的narray对象 a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) # 一个列表里套两个列表 #创建多维对象以次类推 　　　　指定数据类型：dtype a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 a = np.array([2,23,4],dtype=np.int32) print(a.dtype) # int32 a = np

pandas.DataFrame.sort_index 用法 sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None) 说明： 1 axis = 0，按index排序：axis = 1，按columns labels排序 2 ascending = True，降序：ascending = False，升序 3 inplace = False，返回一个排序好的copy副本：inplace = True，直接对数据进行操作 pandas.DataFrame.sort_values 用法 sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') by = XXX 与 axis = 配套。如果 axis = 0 ，XXX就是轴向的label，如果 axis = 1 ，XXX 就是纵向的index。 数据选取 1 df.A 与 df['A'] 的用法是一样的。 2 df[0:3] 表示选取前 三 行，也可以写 df['index_star':'index_end']