java百分比或带百分号的数字转成double或Bigdecimal格式[通俗易懂]

java百分比或带百分号的数字转成double或Bigdecimal格式[通俗易懂]java百分比或带百分号的数字转成double或Bigdecimal格式

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

转成bigDecimal如下例:

 String aa="20.5%";                                                                                                          BigDecimal a =new BigDecimal(aa.replace("%", "")).divide(new BigDecimal(100));
 System.out.println(a);

转成double如下例:

		 String aa="20.5%";
		 Double b=Double.parseDouble(aa.replace("%", ""))*0.01;
                 System.out.println(b);

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/106155.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 排序算法:桶排序、计数排序、基数排序

    排序算法:桶排序、计数排序、基数排序

    2021年10月5日
    38
  • 缺陷报告编写规范[通俗易懂]

    缺陷报告编写规范[通俗易懂]引言 软件缺陷定义  软件缺陷(Defect):又叫做Bug。即为计算机软件、程序、web应用中存在的某种不符合正常运行的功能问题。也是错误、隐藏,让用户不满意的功能缺陷。从产品内部看,缺陷是软件产品开发或维护过程中存在的错误、毛病等各种问题;从产品外部看,缺陷是系统所需要实现的某种功能的失效或违背。 缺陷报告定义  缺陷报告把测试的过程和结果写成文档,并对发现的问题和缺陷进行分析,为…

    2022年9月18日
    0
  • MQTT服务器搭建与测试图文并茂[通俗易懂]

    MQTT服务器搭建与测试图文并茂[通俗易懂]文章目录一、MQTT概念二、阿里云MQTT服务器搭建1阿里云平台注册及认证2添加平台2创建产品与设备获取MQTT连接相关信息三、MQTT.fx测试1MQTT.fx下载及安装2配置登录信息3从MQTT.fx上报数据到阿里云服务器4阿里云下发数据到MQTT.fx将属性set填入一、MQTT概念MQTT(MessageQueuingTelemetryTransport,消息队列遥测传输协议),是一种基于发布/订阅(publish/subscribe)模式的”轻量级”通讯协议,该

    2022年5月2日
    56
  • 计算机中为什么会用补码运算符号_负数求补码

    计算机中为什么会用补码运算符号_负数求补码总所周知,计算机内部的所有数都是以二进制的形式存在的。而二进制在计算机里又有多种编码方式——原码、反码、补码等。而在这些编码方式里面用得最多的不是最简单、最直接的原码而是补码。这是为什么呢?想搞懂这个问题首先得明白什么是原码、反码以及补码,如果你对他们还不太了解,那就先看看我另一篇博客——原码、反码、补码其实很简单。如果你对他们已经很熟悉,那么我们继续往下看。A、B、C三种相似的东西,

    2022年9月16日
    0
  • python 404_python检测404页面

    python 404_python检测404页面某些网站为了实现友好的用户交互,提供了一种自定义的错误页面,而不是显示一个大大的404,比如CSDN上的404提示页面如下:这样虽然提高了用户体验,但是在编写对应POC进行检测的时候如果只根据返回的HTTP头部信息判断,则很可能造成误报,为了能准确检测到404页面,需要从状态码和页面内容两个方面来进行判断。从状态码来判断比较简单。可以直接使用requests库发送http请求,得到响应码即可。从…

    2022年7月27日
    47
  • R-L模型算法的优缺点_风筝模型公式

    R-L模型算法的优缺点_风筝模型公式介绍Logistic回归算法,名字虽带有回归,但其实是一个分类模型。输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型,直接对分类的可能性进行建模,并不是直接对分类的结果(0或者1)进行建模:假设一个样本属于正样本的概率为p,则:LR模型是在线性回归的基础上,把特征进行线性组合,再把组合的结果通过一层sigmoid函数映射成结果是1或是0的概率。逻辑斯蒂回归模型的特点:…

    2022年10月13日
    0

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号