做过开发的应该都知道涉及到金额计算的 不能出现过大的精度缺失,如果还是用开发语言 如java处理浮点数的方式,那样子会有精度缺失的情况出现.同时在java中如果出现0.001~1000 0000返回之外的 会使用科学计数法,那样明显无法满足实际情况的出现.Decimal Decimal格式化工具类是 用于对常见格式数字处理的,比如首先创建Decimal对象实例,通过有参构造方法 传入设置格式。然
转载 2023-06-15 20:06:22
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# Java 数据处理实现流程 ## 1. 简介 在Java开发中,数据处理是一个常见的需求。为了方便处理和操作数据,我们可以使用Java数据处理。本文将介绍如何实现Java数据处理。 ## 2. 流程图 ```mermaid journey title 实现Java数据处理流程 section 创建项目 创建一个Java项目 secti
原创 2023-08-28 09:57:20
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包装器类我们知道Java数据类型有基本数据类型和引用数据类型同时基本数据类型又细分,分成四个种类的基本数据类型一共有八种基本数据类型引入Java的八种数据类型只能表示一种数值,但是Java作为面向对象编程,处理的基本单位是对象。为了能将基本数据类型视为对象处理,连接其相关方法,Java提供了包装类概念Java可以直接处理基本数据类型,有些情况下需要将其作为对象来处理,这时就需要将其转化为包装器类
Java学习-10-韩顺平老师Java-文件与IO流02目录:01-节点流和处理流02-对象流03-标准输入输出流04-转换流05-propreties类节点流和处理流基本概念:1.节点流可以从一个特定的数据源读写数据,如FileReader、FileWriter。 2.处理流(也叫包装流)是"连接"在已存在的流(节点流或处理流)之上,为程序 提供更强大的读写功能,如BufferedReade
## 大数据处理Java介绍 在当今数据爆炸的时代,大数据处理成为了各行各业必不可少的环节。为了更高效地处理大量数据Java开发者们开发了大数据处理Java。这些提供了各种工具和算法来处理数据,使得数据分析更加简单和高效。 ### Apache Hadoop Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据的存储和分析。Hadoop包含了Hadoop Co
原创 2024-05-16 07:32:37
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# 教你实现Python数据处理 作为一名经验丰富的开发者,我将为你介绍如何实现一个Python数据处理。在这篇文章中,我将为你提供整个实现过程的流程,以及每个步骤需要做什么和对应的代码。 ## 整件事情的流程 首先,让我们来看看整个实现过程的流程。下面的表格展示了每个步骤以及对应的操作和代码。 | 步骤 | 操作 | 代码 | | ---- | ---- | ---- | | 步骤1
原创 2024-01-21 10:49:38
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目录pandas.DataFrame新建dataframe将数据转化为dataframedict与dataframelist与dataframedataframe常用域遍历dataframedataframe排序dataframe去重pandas读取保存文件保存文件读取文件pandas.concatpandas.mergepandas将dataframe的多列合并为一列 pandas是pytho
Python在数据处理中的优势在数据分析领域中,数据处理是非常关键的一步。数据分析人员需要对原始数据进行清洗和处理,以便在后续的分析中取得更准确和可靠的结果。Python作为一种流行的编程语言,其优势在数据处理方面也非常显著。为什么选择Python进行数据处理Python在数据处理方面有以下优势:库的丰富性。Python有许多丰富的库,如Pandas、Numpy、Scipy等,可以帮助数
本文参考Paul Barry所著的《Head First Python》一书,参考代码均可由http://python.itcarlow.ie/站点下载。本文若有任何谬误希望不吝赐教~ 二. 代码模块   1. 准备学习   (1)数据读取 with o
再次感慨数据处理的重要性...............每次都是因为一个小小的问题,花了太多的时间,希望每次遇到新的问题都记录一下方便查阅。工具:jupyter   环境:python3一、读取常见数据直接调用pandas模块,如txt、csv、excel等等。%%time import pandas as pd df = pd.read_excel('demo.xlsx',s
转载 2023-08-17 12:59:38
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 1.NumPy数值计算 NumPy是使用Python进行科学计算的基础,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。它包含:一个强大的N维数组对象复杂的(广播)功能用于集成C / C ++和Fortran代码的工具有用的线性代
转载 2023-06-16 17:01:36
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内容来源自己的葵花宝典3.2.1plyr整理数据的本质可以归纳为:对数据进行分割(Split),然后应用(Apply)某些处理函数,最后将结果重新组合(Combine)成所需的格式返回,简单描述为:Split-Apply-Combine。plyr是HadleyWickham为解决split–apply–combine问题而写的一个。使用plyr可以针对不同的数据类型,在一个函数内同时完成sp
原创 2021-03-03 15:29:39
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前言R语言有许多数据处理,学习其中的函数使我们免于编程的繁琐。dplyr专注处理dataframe对象,并提供更稳健的与其它数据库对象间的接口。一、5个关键的数据处理函数:select()返回列的子集filter()返回行的子集arrange()根据一个或多个变量对行排序。mutate()使用已有数据创建新的列summarise()对各个群组汇总计算并返回一维结果。1、select()Dpl
原创 2021-03-26 08:05:24
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# Python数据处理:你需要知道的工具与技巧 在数据科学和数据分析的迅速发展中,Python凭借其强大的库和工具,成为了最受欢迎的编程语言之一。本文将重点介绍一些常用的Python数据处理,包括NumPy、Pandas、Matplotlib等,并给出代码示例,帮助你更好地理解数据处理的过程。 ## NumPy:高效的数值计算 NumPy是一个用于科学计算的基础,提供了高效的数组操
## Python的数据处理 ### 1. 引言 Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,广泛应用于数据科学领域。数据处理数据科学的重要一环,Python提供了许多优秀的数据处理,可以帮助开发人员高效地处理和分析数据。本文将介绍如何使用Python的数据处理进行数据处理。 ### 2. 数据处理的选择 在开始之前,我们需要选择一个合适的数据处理。Python中有许多优秀的数
原创 2023-12-28 06:01:33
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目录写在前面重要更新下载FetchData使用bash脚本调用FetchData下载地震数据下载并安装mseed2sac使用bash脚本将mseed数据转成SAC数据 写在前面这篇文章发布之后,收到的反馈还是蛮多的,没想到搞地震的新同学还挺多的。反馈主要是不能一次下载多个台站的数据,以及下载的不是SAC格式的地震数据,因此做了一点更新。如果大家对代码有什么建议,欢迎反馈<( ̄▽ ̄)>
转载 2024-07-25 16:42:48
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目录五、Numpy随机数Poisson分布六、求和求积、均值方差七、大小与排序 八、多维数组操作九、基本线性代数张量乘积 解方程Ax=b求最小二乘解求行列式求特征值和特征向量求条件数 范数求迹Cholesky分解QR分解 SVD分解 求逆 求伪逆目录五、Numpy随机数numpy自带大量的函数,可以基本覆盖常见线性代数运算和随机数生成。配
文章目录前言一、数据处理1.pandas2.sklearn二、图形可视化处理1.Matplotlib2.seaborn总结 前言本文对python中常用模块进行整理。一、数据处理1.pandaspandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们
Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。1. PandasPandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析,Pandas最初被用作
# Java数据处理 在软件开发中,数据处理是一项非常重要的工作。Java作为一种强大的编程语言,提供了丰富的工具和库来进行数据处理操作。本文将介绍Java中常用的数据处理技术,以及如何使用Java代码来对数据进行处理。 ## Java数据处理技术 Java提供了多种数据处理技术,包括文件操作、集合框架、流处理等。下面我们将介绍这些技术的用法。 ### 文件操作 Java中的文件操作主要
原创 2024-05-08 06:12:33
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