JavaScript 二、八、十、十六进制转换

本文介绍了JavaScript中如何使用toString和parseInt方法实现不同进制间的数值转换。提供了详细的函数参数、作用及异常处理说明,并附带了实用的代码示例。

JS中的进制转换其实很简单,主要运用两个函数即可完成:

 

toString 方法

返回对象的字符串表示。

objectname.toString([radix])

参数

objectname

必选项。要得到字符串表示的对象。

radix

可选项。指定将数字值转换为字符串时的进制。

说明

toString 方法是所有内建的 JScript 对象的成员。它的操作依赖于对象的类型:

 

对象操作
ArrayArray 的元素转换为字符串。结果字符串由逗号分隔,且连接起来。
Boolean如果 Boolean 值是 true,则返回 “true”。否则,返回 “false”。
Date返回日期的文字表示法。
Error返回一个包含相关错误消息的字符串。
Function返回如下格式的字符串,其中 functionname 是被调用 toString 方法函数的名称:
function functionname( ) { [native code] }
Number返回数字的文字表示。
String返回 String 对象的值。
默认返回 “[object objectname]”,其中 objectname 是对象类型的名称。

 

抛出

当调用该方法的对象不是 Number 时抛出 TypeError 异常。


参考示例:

var m = 10;
document.write(m.toString(2) + "<br>"); // 显示为 1010
document.write(m.toString(8) + "<br>"); // 显示为 12
document.write(m.toString(10) + "<br>"); // 显示为 10
document.write(m.toString(16) + "<br>"); // 显示为 a,小写

 

 

parseInt 方法

返回由字符串转换得到的整数。

parseInt(numString, [radix])

参数

numString

必选项。要转换为数字的字符串。

radix

可选项。在 2 和 36 之间的表示 numString 所保存数字的进制的值。如果没有提供,则前缀为 '0x' 的字符串被当作十六进制,前缀为 '0' 的字符串被当作八进制。所有其它字符串都被当作是十进制的。

说明

parseInt 方法返回与保存在 numString 中的数字值相等的整数。如果 numString 的前缀不能解释为整数,则返回 NaN(而不是数字)。

parseInt("abc")     // 返回 NaNparseInt("12abc")   // 返回 12

可以用 isNaN 方法检测 NaN

 

参考示例:

document.write(parseInt(1010, 2) + "<br>"); // 显示为 10
document.write(parseInt(12, 8) + "<br>"); // 显示为 10
document.write(parseInt(10, 10) + "<br>"); // 显示为 10
document.write(parseInt("a", 16) + "<br>"); // 显示为 10
document.write(parseInt("A", 16) + "<br>"); // 显示为 10

 

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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