如何从双精度中删除尾随零 [重复]
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【中文标题】如何从双精度中删除尾随零 [重复]【英文标题】:How to remove trailing zeros from a double [duplicate] 【发布时间】:2012-12-21 17:03:43 【问题描述】:例如,我需要将5.0
变为5
,或将4.3000
变为4.3
。
【问题讨论】:
注意:与链接问题中的最佳答案不同,所有这些答案都依赖于仅保留一位小数的预期输入。超过一位小数的所有内容都将被四舍五入,这可能不是理想的行为。 这很难看,但它确实有效:String.format(doubleVal).replaceAll("\\.0+$", ""); P.S.最终使用了这个: DecimalFormat("#.################").format(doubleVal); // 如果小数部分为 0,这将确保没有尾随零和分隔符(有一个特殊的方法 setDecimalSeparatorAlwaysShown(false),但默认情况下似乎已经禁用)。但会产生最多 16 位小数部分(如果您认为 16 位不够,您可以在此处添加更多 #)。 【参考方案1】:你应该使用DecimalFormat("0.#")
对于4.3000
Double price = 4.3000;
DecimalFormat format = new DecimalFormat("0.#");
System.out.println(format.format(price));
输出是:
4.3
如果是 5.000,我们有
Double price = 5.000;
DecimalFormat format = new DecimalFormat("0.#");
System.out.println(format.format(price));
输出是:
5
【讨论】:
这会使5.0
变为5
的情况失败,因为它总是会在数字末尾添加.0
。
感谢您的评论。现在我发现我应该使用 0.#.
在4.32
变成4.3
的情况下失败
@Chisko 问题询问如何“删除尾随零”。
双重类型不能真正做到这一点。如果你愿意改用 BigDecimal,here's the solution。【参考方案2】:
使用DecimalFormat
double answer = 5.0;
DecimalFormat df = new DecimalFormat("###.#");
System.out.println(df.format(answer));
【讨论】:
这不会像 5.000001 的情况那样围绕数字进行 确实如此,这就是为什么这是错误的......【参考方案3】:使用格式字符串为“0.#”的 DecimalFormat 对象。
【讨论】:
这在 4.32 变成 4.3 的情况下失败 公平点,虽然 OP 没有说明需要多少个地方。我想不出一个很好的理由来截断尾随的 0,但在可打印的范围内保留非零。恕我直言,在打印双精度时,代码应指定所需的精度位数(句点后的 # 数)。 @Karoly DecimalFormat df = new DecimalFormat("###.##"); df.setRoundingMode(RoundingMode.HALF_UP); System.err.println(df.format(4.325)); System.err.println(df.format(4.30)); System.err.println(df.format(4.00)); @dashrb OP 对他想要什么非常明确。他想删除尾随零。你明白“尾随”这个词是什么意思吗? @UncleIroh 仅供参考,即使在删除 RoundingMode.HALF_UP 但保留 #.###以上是关于如何从双精度中删除尾随零 [重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
如何从 Pandas 日期时间索引中删除尾随零(根据需要格式化)?