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  • # BigDecimal sumAmount= new BigDecimal("100.01"); BigDecimal transAmt = sumAmount.multiply(new BigDecimal...//乘以100(单位:) //String 转化为BigDecimal ,乘以100,元转化为分进制是100 String a=tran...

    #

    BigDecimal sumAmount= new BigDecimal("100.01");
    BigDecimal transAmt = sumAmount.multiply(new BigDecimal(100));//乘以100(单位:分)                 //String  转化为 BigDecimal ,乘以100,元转化为分进制是100
    String a=transAmt.intValue()+"";                                                                                                               //BigDecimal取整  并   转化为String类型
    System.out.println(sumAmount+"元  等于   "+a+"分   "+transAmt);                                                      // 合并显示转化前后,以及没有取整的  BigDecimal类型
     

    100.01元  等于   10001分   10001.00

     

    # Java 保留2位小数

    import java.math.BigDecimal;
    import java.text.DecimalFormat;
    import java.text.NumberFormat;
     
     
    public class Test {
     public static void main(String[] args) {
      double d = 756.2345566;
     
      //方法一:最简便的方法,调用DecimalFormat类
      DecimalFormat df = new DecimalFormat(".00");
      System.out.println(df.format(d));
     
      //方法二:直接通过String类的format函数实现
      System.out.println(String.format("%.2f", d));
     
      //方法三:通过BigDecimal类实现
      BigDecimal bg = new BigDecimal(d);
      double d3 = bg.setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).doubleValue();
      System.out.println(d3);
     
      //方法四:通过NumberFormat类实现
      NumberFormat nf = NumberFormat.getNumberInstance();
      nf.setMaximumFractionDigits(2);
      System.out.println(nf.format(d));
     
     }
    }

     

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  • 例如 100 转化为 一百整 */ + ( NSString *)convertAmount:( NSString *)amountString { if (!amountString || ([amountString doubleValue] == [@ "0.00" doubleValue])) { return @ "零整" ; } ...
    本博文想要解决的问题,是将一串阿拉伯数字(包含小数点)转化为对应的大写汉字。
    实现思路如下:
    1.将这串阿拉伯数字格式化,只取小数点后两位;
    2.将字符串分割为整数部分的子串和小数部分的子串;
    3.遍历整数部分并拼接大写汉字字符串;
    4.遍历小数部分并拼接大写汉字字符串(需处理只有小数的情况)。
    
    /*
    例如 100 转化为 一百元整
    */
    + (NSString *)convertAmount:(NSString *)amountString
    {
        if (!amountString || ([amountString doubleValue] == [@"0.00" doubleValue]))
        {
            return @"零元整";
        }
    
        //首先转化成标准格式        “200.23”
        NSString *doubleStr = nil;
        doubleStr = [NSString stringWithFormat:@"%.2f",[amountString doubleValue]];
        NSMutableString *tempStr= nil;
        tempStr = [[NSMutableString alloc] initWithString:doubleStr];
        //位
        NSArray *carryArr1=@[@"元", @"拾", @"佰", @"仟", @"万", @"拾", @"佰", @"仟", @"亿", @"拾", @"佰", @"仟", @"兆", @"拾", @"佰", @"仟" ,@"京",@"十京",@"百京",@"千京垓",@"十垓",@"百垓",@"千垓秭",@"十秭",@"百秭",@"千秭穰",@"十穰",@"百穰",@"千穰"];
        NSArray *carryArr2=@[@"分",@"角"];
        //数字
        NSArray *numArr=@[@"零", @"壹", @"贰", @"叁", @"肆", @"伍", @"陆", @"柒", @"捌", @"玖"];
    
        NSArray *temarr = [tempStr componentsSeparatedByString:@"."];
        //小数点前的数值字符串
        NSString *firstStr=[NSString stringWithFormat:@"%@",temarr[0]];
        //小数点后的数值字符串
        NSString *secondStr=[NSString stringWithFormat:@"%@",temarr[1]];
    
        //是否拼接了“零”,做标记
        bool zero=NO;
        //拼接数据的可变字符串
        NSMutableString *endStr= [[NSMutableString alloc] init];
    
        /**
         *  首先遍历firstStr,从最高位往个位遍历    高位----->个位
         */
    
        for(int i=(int)firstStr.length;i>0;i--)
        {
            //取最高位数
            NSInteger MyData=[[firstStr substringWithRange:NSMakeRange(firstStr.length-i, 1)]
                              integerValue];
    
            if ([numArr[MyData] isEqualToString:@"零"])
            {
    
                if ([carryArr1[i-1] isEqualToString:@"万"]||[carryArr1[i-1] isEqualToString:@"亿"]||[carryArr1[i-1] isEqualToString:@"元"]||[carryArr1[i-1] isEqualToString:@"兆"])
                {
                    //去除有“零万”
                    if (zero)
                    {
                        endStr =[NSMutableString stringWithFormat:@"%@",[endStr substringToIndex:(endStr.length-1)]];
                        [endStr appendString:carryArr1[i-1]];
                        zero=NO;
                    }
                    else
                    {
                        [endStr appendString:carryArr1[i-1]];
                        zero=NO;
                    }
    
                    //去除有“亿万”、"兆万"的情况
                    if ([carryArr1[i-1] isEqualToString:@"万"]) {
                        if ([[endStr substringWithRange:NSMakeRange(endStr.length-2, 1)] isEqualToString:@"亿"]) {
                            endStr =[NSMutableString stringWithFormat:@"%@",[endStr substringToIndex:endStr.length-1]];
                        }
    
                        if ([[endStr substringWithRange:NSMakeRange(endStr.length-2, 1)] isEqualToString:@"兆"]) {
                            endStr =[NSMutableString stringWithFormat:@"%@",[endStr substringToIndex:endStr.length-1]];
                        }
    
                    }
                    //去除“兆亿”
                    if ([carryArr1[i-1] isEqualToString:@"亿"]) {
                        if ([[endStr substringWithRange:NSMakeRange(endStr.length-2, 1)] isEqualToString:@"兆"]) {
                            endStr =[NSMutableString stringWithFormat:@"%@",[endStr substringToIndex:endStr.length-1]];
                        }
                    }
    
    
                }else{
                    if (!zero) {
                        [endStr appendString:numArr[MyData]];
                        zero=YES;
                    }
    
                }
    
            }else{
                //拼接数字
                [endStr appendString:numArr[MyData]];
                //拼接位
                [endStr appendString:carryArr1[i-1]];
                //不为“零”
                zero=NO;
            }
        }
    
        /**
         *  再遍历secondStr    角位----->分位
         */
    
        if ([secondStr isEqualToString:@"00"]) {
            [endStr appendString:@"整"];
        }else{
           //如果最后一位位0就把它去掉
            if (secondStr.length > 1 && [secondStr hasSuffix:@"0"])
            {
                secondStr = [secondStr substringToIndex:(secondStr.length - 1)];
            }
    
            for(int i=(int)secondStr.length;i>0;i--)
            {
                //取最高位数
                NSInteger MyData=[[secondStr substringWithRange:NSMakeRange(secondStr.length-i, 1)] integerValue];
    
                [endStr appendString:numArr[MyData]];
                [endStr appendString:carryArr2[i-1]];
            }
        }
    
        //add song
        if ([endStr hasPrefix:@"元"])
        {
            return  (NSString *)[endStr substringFromIndex:1];
        }
    
        return endStr;
    }
    
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  • 文字转化问词向量

    千次阅读 2019-06-26 23:52:33
    为把人们所理解的自然语言 让 计算机也能够 认识并且操作,需要将人的语言(即文字)转换成计算机的语言(即数字) 我们将其称为词向量。 文字转换成词向量有多种编码方式:大致分为两类,离散表示和分布式表示。 ...

    为把人们所理解的自然语言 让 计算机也能够 认识并且操作,需要将人的语言(即文字)转换成计算机的语言(即数字)

    我们将其称为词向量。

    把文字转换成词向量有多种编码方式:大致分为两类,离散表示和分布式表示。

    离散表示即 无法衡量词与词之间的关系,即在编码过程中并不考虑词的顺序,以此为代表的编码方式包括:

                     one-hot 

                     bag of words

                    TF-IDF

                    N-gram

    分布式表示 即用一个词附近的其他词来表示这个词。以此为代表的编码方式包括:

                 共现矩阵

                 NNLM 神经网络语言模型

                 CBOW(continue bag of  words)

    接下来简单介绍这几种编码方式的特点:

     

    one-hot:把语料中的所有词列在一个词典中,每个词都有唯一的索引,在词典中的顺序与在语料中的顺序无关,如果词典 里有十个词,那么这个词典就是1*10维的,对于语料中的每一个词,都构造一个1*10维的向量,其中语料中的词出现过一次或者多次,多记为1,没出现过则记为0.

    缺点: 

    词矩阵太稀疏,并且没有考虑词出现的频率。

     

    Bag Of Words: 词袋模型,会统计词在语料中出现的次数

    是one hot词向量的加和。用元素的频率表示文本的特征。

     

    TF-IDF:是一种统计方法  用以评估一个词对于一个文本的重要程度

      其中 TF是衡量一个词在文档中出现的多频繁  TF(t)=(t在文档中出现的次数)/(文档中总的词数)

             IDF是衡量一个词有多重要,IDF(t)=log(文档总数/包含有t的文档数)

    TF-IDF =TF*IDF

    词的重要性随着 词在文档中出现的次数  正比增加,并且随着词在语料库中出现的频率  呈反比下降。

    即词在文本中出现的频率越高,而在其他文档中出现的频率越低  ,越能更好做分类。

     

     

    N-gram,N代表是几元分词,(比如 如果是bi-gram就是二元分词, 用每两个相邻的词作为一个词作  构建向量)

    离散表示具有的缺点:

    1 词表维度随着语料库增长膨胀

    2 n-gram词序列随着语料库膨胀更快

    3 数据稀疏的问题

    ————————————————————以上是离散表示————————————————————————————

    ————————————————————以下是分布式表示————————————————————————————

    共现矩阵: 主要用于发现主题,(n个词共同出现的次数),使用一个对称的局域窗,窗口的大小表示词左右的几个词,将共现矩阵的行 或者 列作为词向量, 

    缺点: 向量维数随词典大小线性增长   解决方法:降维  PCA  SVD 

            存储整个词典所需空间消耗巨大

          矩阵稀疏

     

     

    NNLM:  神经网络语言模型   用前N个词去推测最后一个词

     

       

    CBOW :用左右附近的词去推测中间的词,相比NNLM 去掉了隐层,用求和代替拼接。 

     

     

    word2vec:skip-gram与CBOW完全相反的思路 ,是通过 当前这个词去预测其之前之后的词。

    缺点:对多义词无法很好的表示。 

     

     

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  • 转换为分,转换为元

    千次阅读 2016-04-14 16:00:36
    * 转换为元. * * @param fen * * @return */ public static String fromFenToYuan(final String fen) { String yuan = ""; final int MULTIPLIER = 100; Pattern pattern = Pattern....
    import java.math.BigDecimal;
    import java.text.NumberFormat;
    import java.text.ParseException;
    import java.util.regex.Matcher;
    import java.util.regex.Pattern;
    
    public class FenAndYuan {
    	public static void main(String[] args) {
    		System.out.println(FenAndYuan.fromFenToYuan("2012"));
    		System.out.println(FenAndYuan.fromFenToYuan("201a"));
    		System.out.println(FenAndYuan.fromYuanToFen("20.12"));
    		System.out.println(FenAndYuan.fromYuanToFen("20.12a"));
    	}
    	
    	/**
    	 * 分转换为元.
    	 * 
    	 * @param fen
    	 *            分
    	 * @return 元
    	 */
    	public static String fromFenToYuan(final String fen) {
    		String yuan = "";
    		final int MULTIPLIER = 100;
    		Pattern pattern = Pattern.compile("^[1-9][0-9]*{1}");
    		Matcher matcher = pattern.matcher(fen);
    		if (matcher.matches()) {
    			yuan = new BigDecimal(fen).divide(new BigDecimal(MULTIPLIER)).setScale(2).toString();
    		} else {
    			System.out.println("参数格式不正确!");
    		}
    		return yuan;
    	}
    
    	/**
    	 * 元转换为分.
    	 * 
    	 * @param yuan
    	 *            元
    	 * @return 分
    	 */
    	public static String fromYuanToFen(final String yuan) {
    		String fen = "";
    		Pattern pattern = Pattern.compile("^[0-9]+(.[0-9]{2})?{1}");
    		Matcher matcher = pattern.matcher(yuan);
    		if (matcher.matches()) {
    			try {
    				NumberFormat format = NumberFormat.getInstance();
    				Number number = format.parse(yuan);
    				double temp = number.doubleValue() * 100.0;
    				// 默认情况下GroupingUsed属性为true 不设置为false时,输出结果为2,012
    				format.setGroupingUsed(false);
    				// 设置返回数的小数部分所允许的最大位数
    				format.setMaximumFractionDigits(0);
    				fen = format.format(temp);
    			} catch (ParseException e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}else{
    			System.out.println("参数格式不正确!");
    		}
    		return fen;
    	}
    
    }
    
    原文地址:http://blog.csdn.net/csdnbenbenchong/article/details/7018962
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