biginteger類
平時使用的數值型別都有一定的長度限制,當我們要運算的數超過了長度限制之後就無法使用了, 這時我們就可以使用biginteger,他可以裝載其他型別表示的任意長度的數值。
//構造方法
biginteger biginteger =
newbiginteger
("10809705710945701710989");
//常用方法
public biginteger add
(biginteger augend)
// 加
public biginteger subtract
(biginteger subtrahend)
// 減
public biginteger multiply
(biginteger multiplicand)
// 乘
public biginteger divide
(biginteger divisor)
// 除
public biginteger pow
(int n)
//平方
public biginteger[
]divideandremainder
(biginteger val)
: 返回除積和餘數
由於在運算的時候，float型別和double很容易丟失精度，比如1/2結果為0.49999999；不可變的、任意精度的有符號十進位制數。
//構造方法
bigdecimal bigdecimal =
newbigdecimal
("2.0");
//常用方法
public bigdecimal add
(bigdecimal augend)
//加public bigdecimal subtract
(bigdecimal subtrahend)
// 減
public bigdecimal multiply
(bigdecimal multiplicand)
// 乘
public bigdecimal divide
(bigdecimal divisor)
// 除
public biginteger pow
(int n)
//平方
//newscale表示保留幾位小數,roundingmode直接呼叫靜態方法
public bigdecimal setscale
(int newscale, roundingmode roundingmode)
//roundingmode的模式
half_down //五舍六入
half_up //四捨五入
ceiling
floor
按照一定的格式輸出。
//三位小數，四捨五入
decimalformat decimalformat =
newdecimalformat
("#.###");
//數字按照一定格式輸出
decimalformat.
format
("數字"
);
資料處理常用方法
列值替換 data.trade type data.trade type 21 1 data.trade type data.trade type 22 0取消索引 wo.to csv szy.csv index false 檢視所有列的空缺值 data.isnull sum 檢視每列的值的數量 d...
python pandas常用資料處理方法
pandas 1 header 0 不同於 header none header 0 表示 第0行為列 header none 表示讀取的時候 認為沒有標題，全是資料 可以用 skiprows 1 跳過列名 2 pandas 獲取指定的行列資料 df.iloc 0 2,0,3 讀取 第 0,2 行的...
資料處理常用
1，dataframe獲取列名稱 dataframe.columns.values.tolist 2,dataframe轉化為numpy dataframe.values 轉化為陣列後可以進行數值計算 3,numpy轉化為列表 list numpy.tolist 4,進行陣列運算時如果有字串 nul...