常用算数类--Bigdecimal详解

关于BigDecimal 的加减乘除计算 因为不是所有的浮点数都能够被精确的表示成一个double 类型值,有些浮点数值不能够被精确的表示成 double 类型值,因此它会被表示成与它最接近的 double 类型的值。向“最接近的”数字舍入,如果与两个相邻数字的距离相等,则为向上舍入的舍入模式。如果舍弃部分左边的数字为奇数,则舍入行为与 ROUND_HALF_UP 相同;向“最接近的”数字舍入,如果与两个相邻数字的距离相等,则为上舍入的舍入模式。向“最接近的”数字舍入,如果与两个相邻数字的距离相等,则向相邻的偶数舍入。四舍六入,五分两种情况。 阅读详情

在金融中,处理金额,基本类型往往不能满足对金额的操作,而Bigdecimal不仅包含了加减乘除等运算操作、比较操作,还有丰富的进位操作。

现在,我们就从0开始,逐渐深入,了解它的一些常用方法

//构造
BigDecimal(int)       创建一个具有参数所指定整数值的对象。
BigDecimal(double) 创建一个具有参数所指定双精度值的对象。
BigDecimal(long)    创建一个具有参数所指定长整数值的对象。
BigDecimal(String) 创建一个具有参数所指定以字符串表示的数值的对象。
//转换
toString()                将BigDecimal对象的数值转换成字符串。
doubleValue()          将BigDecimal对象中的值以双精度数返回。
floatValue()             将BigDecimal对象中的值以单精度数返回。
longValue()             将BigDecimal对象中的值以长整数返回。
intValue()               将BigDecimal对象中的值以整数返回。
//操作
BigDecimal b1 = new BigDecimal("20");
BigDecimal b2 = new BigDecimal("30");

b1.add(b2) :加法,求两个BigDecimal类型数据的和。
b1.subtract(b2):减法,求两个BigDecimal类型数据的差。
b1.multiply(b2):乘法,求两个BigDecimal类型数据的积。
b1.remainder(b2):求余数,求b1除以b2的余数。
b1.max(b2) : 最大数,求两个BigDecimal类型数据的最大值
b1.min(b2) : 最小数,求两个BigDecimal类型数据的最小值。
bi.abs():绝对值,求BigDecimal类型数据的绝对值。
b1.negate():相反数,求BigDecimal类型数据的相反数。

一、数字的创建

①自定义值

使用字符串初始化值

BigDecimal num12 = new BigDecimal("0.005");

避免使用double传值

BigDecimal num13 = new BigDecimal(11.22);

②常用值

BigDecimal a = BigDecimal.ONE;     //1

BigDecimal a = BigDecimal.TEN;      //10

BigDecimal a = BigDecimal.ZERO;   //0

二、加减乘除

        BigDecimal num1 = new BigDecimal("0.005");
        BigDecimal num2 = new BigDecimal("1000000");
        BigDecimal num3 = new BigDecimal("-1000000");       
        //加法
        BigDecimal result1 = num1.add(num2);
 
        //减法
        BigDecimal result2 = num1.subtract(num2);
 
        //乘法
        BigDecimal result3 = num1.multiply(num2);
 
        //绝对值
        BigDecimal result4 = num3.abs();
 
        //除法
        BigDecimal result5 = num2.divide(num1,20,BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
参数为 (BigDecimal divisor 除数, int scale 精确小数位,  int roundingMode 舍入模式)

三、比较

BigDecimal num1 = new BigDecimal("0"); 
BigDecimal num2 = new BigDecimal("1"); 
BigDecimal num3 = new BigDecimal("2"); 
  
BigDecimal num = new BigDecimal("1"); //用做比较的值 
  
System.out.println(num1.compareTo(num)); //小于 时,返回 -1 
System.out.println(num2.compareTo(num)); //等于 时,返回 0 
System.out.println(num3.compareTo(num)); //大于 时,返回 1

四、小数舍入

常用

//参数 保留位数,舍入模式
BigDecimal d = new BigDecimal("2.225").setScale(2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP);
System.out.println("ROUND_HALF_UP"+d); //2.23  四舍五入(若舍弃部分>=.5,就进位)

八种舍入模式

1、ROUND_UP

舍入远离零的舍入模式。

在丢弃非零部分之前始终增加数字(始终对非零舍弃部分前面的数字加1)。

注意,此舍入模式始终不会减少计算值的大小。

2、ROUND_DOWN

接近零的舍入模式。

在丢弃某部分之前始终不增加数字(从不对舍弃部分前面的数字加1,即截短)。

注意,此舍入模式始终不会增加计算值的大小。

3、ROUND_CEILING

接近正无穷大的舍入模式。

如果 BigDecimal 为正,则舍入行为与 ROUND_UP 相同;

如果为负,则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同。

注意,此舍入模式始终不会减少计算值。

4、ROUND_FLOOR

接近负无穷大的舍入模式。

如果 BigDecimal 为正,则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同;

如果为负,则舍入行为与 ROUND_UP 相同。

注意,此舍入模式始终不会增加计算值。

5、ROUND_HALF_UP

向“最接近的”数字舍入,如果与两个相邻数字的距离相等,则为向上舍入的舍入模式。

如果舍弃部分 >= 0.5,则舍入行为与 ROUND_UP 相同;否则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同。

注意,这是我们大多数人在小学时就学过的舍入模式(四舍五入)。

6、ROUND_HALF_DOWN

向“最接近的”数字舍入,如果与两个相邻数字的距离相等,则为上舍入的舍入模式。

如果舍弃部分 > 0.5,则舍入行为与 ROUND_UP 相同;否则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同(五舍六入)。

7、ROUND_HALF_EVEN

向“最接近的”数字舍入,如果与两个相邻数字的距离相等,则向相邻的偶数舍入。

如果舍弃部分左边的数字为奇数,则舍入行为与 ROUND_HALF_UP 相同;

如果为偶数,则舍入行为与 ROUND_HALF_DOWN 相同。

注意,在重复进行一系列计算时,此舍入模式可以将累加错误减到最小。

此舍入模式也称为“银行家舍入法”,主要在美国使用。四舍六入,五分两种情况。

如果前一位为奇数,则入位,否则舍去。

以下例子为保留小数点1位,那么这种舍入方式下的结果。

1.15>1.2 1.25>1.2

8、ROUND_UNNECESSARY

断言请求的操作具有精确的结果,因此不需要舍入。

如果对获得精确结果的操作指定此舍入模式,则抛出ArithmeticException。

 

 

 

 

 

 

 

java BigDecimal 类型求和: reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add) reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add); 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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文章目录前言一、大纲二、使用1.字段2.构造器2.1 字符串类型转换构造器2.2 其他类型转换构造器3.常用方法总结:相关链接 前言 java.math包:提供用于执行任意精度整数算法 (BigInteger) 和任意精度小数算法 (BigDecimal) 的类。   包下一共也就才三个类:BigDecimal、BigInteger、MathContext(从没用过)。重点掌握前两个。我想很...

长生的梦呓 1056
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M_azed
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