wsdlLocation如何设置成相对的

Posted 2023-05-05

如何在java里把wsdlLocation设置成相对的
@WebServiceClient(name = "API", targetNamespace = "http://webservice.cn", wsdlLocation = "http://localhost/SMSG/services/API?wsdl")
public class API extends Service
private static URL SMSSERVICEAPI_WSDL_LOCATION;

因为在上面的注解里，无法调用任何参数，有没有高手练习过此类问题

wsdlLocation不能是相对的，必须一一对应，你可以将所有wsdl实现后，然后通过代码封装来动态调用其中的方法。因为wsdl是服务器提供的，是不允许客户端更改的。
因WebServiceRef中的wsdlLocation设定的时候是在类外，还可以配置可变的，那么都可以配置出去。Properties/xml都可以。 参考技术A wsdlLocation不能是相对的，必须一一对应，你可以将所有wsdl实现后，然后通过代码封装来动态调用其中的方法。因为wsdl是服务器提供的，是不允许客户端更改的本回答被提问者采纳

如何在 R 中生成具有累积频率和相对频率的频率表

【中文标题】如何在 R 中生成具有累积频率和相对频率的频率表

【英文标题】：How to generate a frequency table in R with with cumulative frequency and relative frequency

【发布时间】：2012-06-24 07:40:35

【问题描述】：

我是 R 新手。我需要生成一个简单的频率表（如书籍中的），其中包含累积频率和相对频率。

所以我想从一些简单的数据生成

> x
[1] 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10 12 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10
[36] 12 15 19 20 22 20 19 19 19

像这样的表格：

            frequency  cumulative   relative
(9.99,11.7]    2            2       0.04545455
(11.7,13.4]    2            4       0.04545455
(13.4,15.1]    1            5       0.02272727
(15.1,16.9]   10           15       0.22727273
(16.9,18.6]   22           37       0.50000000
(18.6,20.3]    6           43       0.13636364
(20.3,22]      1           44       0.02272727

我知道它应该很简单，但我不知道如何。

我使用这段代码得到了一些结果：

factorx <- factor(cut(x, breaks=nclass.Sturges(x)))
as.matrix(table(factorx))

【参考方案1】：

你已经接近了！有几个函数可以让您轻松完成此操作，即cumsum() 和prop.table()。这就是我可能把它放在一起的方式。我做了一些随机数据，但重点是一样的：

#Fake data
x <- sample(10:20, 44, TRUE)
#Your code
factorx <- factor(cut(x, breaks=nclass.Sturges(x)))
#Tabulate and turn into data.frame
xout <- as.data.frame(table(factorx))
#Add cumFreq and proportions
xout <- transform(xout, cumFreq = cumsum(Freq), relative = prop.table(Freq))
#-----
      factorx Freq cumFreq   relative
1 (9.99,11.4]   11      11 0.25000000
2 (11.4,12.9]    3      14 0.06818182
3 (12.9,14.3]   11      25 0.25000000
4 (14.3,15.7]    2      27 0.04545455
5 (15.7,17.1]    6      33 0.13636364
6 (17.1,18.6]    3      36 0.06818182
7   (18.6,20]    8      44 0.18181818

【讨论】：

还应该为?? 函数提供一个插件，该函数允许模糊搜索，即??"cumulative sum" 将引导您走向正确的方向。

它工作得很好，让我感到困惑的是数据的显示是作为 数据框（而不是表格）完成的。 ?? 非常好，但我的母语不是英语，所以很难搜索帮助。

@El_Hoy - 比较str(as.data.frame(table(sample(1:10, 100, TRUE)))) 和str(table(sample(1:10, 100, TRUE))) 的输出以查看输出的差异。格式化为 data.frame 只是更容易添加 cumsum 和比例。祝你好运！这里有很多关于 SO 的好信息，还有很多喜欢回答问题的人。干杯！

【参考方案2】：

基本函数 table、cumsum 和 prop.table 应该可以帮助您：

 cbind( Freq=table(x), Cumul=cumsum(table(x)), relative=prop.table(table(x)))
   Freq Cumul   relative
10    2     2 0.04545455
12    2     4 0.04545455
15    1     5 0.02272727
16   10    15 0.22727273
17   16    31 0.36363636
18    6    37 0.13636364
19    4    41 0.09090909
20    2    43 0.04545455
22    1    44 0.02272727

使用 cbind 并根据您的喜好命名列，这对您将来应该很容易。表函数的输出是一个矩阵，所以这个结果也是一个矩阵。如果这是在某件大事上完成，那么这样做会更有效率：

tbl <- table(x)
cbind( Freq=tbl, Cumul=cumsum(tbl), relative=prop.table(tbl))

【参考方案3】：

如果您正在寻找预先打包的内容，请考虑 descr 包中的 freq() 函数。

library(descr)
x = c(sample(10:20, 44, TRUE))
freq(x, plot = FALSE)

或者要获得累积百分比，请使用ordered() 函数

freq(ordered(x), plot = FALSE)

添加“累积频率”列：

tab = as.data.frame(freq(ordered(x), plot = FALSE))
CumFreq = cumsum(tab[-dim(tab)[1],]$Frequency)
tab$CumFreq = c(CumFreq, NA)
tab

如果您的数据有缺失值，则会在表中添加一个有效的百分比列。

x = c(sample(10:20, 44, TRUE), NA, NA)
freq(ordered(x), plot = FALSE)

【参考方案4】：

还有一种可能：

 library(SciencesPo)
    x = c(sample(10:20, 50, TRUE))
    freq(x)

【参考方案5】：

我的建议是检查 agricolae 包...检查一下：

library(agricolae)

weight<-c( 68, 53, 69.5, 55, 71, 63, 76.5, 65.5, 69, 75, 76, 57, 70.5,
+ 71.5, 56, 81.5, 69, 59, 67.5, 61, 68, 59.5, 56.5, 73,
+ 61, 72.5, 71.5, 59.5, 74.5, 63)

h1<- graph.freq(weight,col="yellow",frequency=1,las=2,xlab="h1")

print(summary(h1),row.names=FALSE)