如何java中使用DecimalFormat实现对数字进行格式化-创新互联

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java 使用DecimalFormat进行数字的格式化实例详解

简单实例：

//获取DecimalFormat的方法DecimalFormat.getInstance(); 
 
public static void test1(DecimalFormat df) { 
    //默认显示3位小数 
    double d = 1.5555555; 
    System.out.println(df.format(d));//1.556 
    //设置小数点后大位数为5 
    df.setMaximumFractionDigits(5); 
    df.setMinimumIntegerDigits(15); 
    System.out.println(df.format(d));//1.55556 
    df.setMaximumFractionDigits(2); 
    System.out.println(df.format(d));//1.56 
    //设置小数点后最小位数，不够的时候补0 
    df.setMinimumFractionDigits(10); 
    System.out.println(df.format(d));//1.5555555500 
    //设置整数部分最小长度为3，不够的时候补0 
    df.setMinimumIntegerDigits(3); 
    System.out.println(df.format(d)); 
    //设置整数部分的大值为2，当超过的时候会从个位数开始取相应的位数 
    df.setMaximumIntegerDigits(2); 
    System.out.println(df.format(d)); 
  } 
   
  public static void test2(DecimalFormat df) { 
    int number = 155566; 
    //默认整数部分三个一组， 
    System.out.println(number);//输出格式155,566 
    //设置每四个一组 
    df.setGroupingSize(4); 
    System.out.println(df.format(number));//输出格式为15,5566 
    DecimalFormatSymbols dfs = DecimalFormatSymbols.getInstance(); 
    //设置小数点分隔符 
    dfs.setDecimalSeparator(';'); 
    //设置分组分隔符 
    dfs.setGroupingSeparator('a'); 
    df.setDecimalFormatSymbols(dfs); 
    System.out.println(df.format(number));//15a5566 
    System.out.println(df.format(11.22));//11;22 
    //取消分组 
    df.setGroupingUsed(false); 
    System.out.println(df.format(number)); 
  } 
   
  public static void test3(DecimalFormat df) { 
    double a = 1.220; 
    double b = 11.22; 
    double c = 0.22; 
    //占位符可以使用0和#两种，当使用0的时候会严格按照样式来进行匹配，不够的时候会补0，而使用#时会将前后的0进行忽略 
    //按百分比进行输出 
//   df.applyPattern("00.00%"); 
    df.applyPattern("##.##%"); 
    System.out.println(df.format(a));//122% 
    System.out.println(df.format(b));//1122% 
    System.out.println(df.format(c));//22% 
    double d = 1.22222222; 
    //按固定格式进行输出 
    df.applyPattern("00.000"); 
    System.out.println(df.format(d));//01.222 
    df.applyPattern("##.###"); 
    System.out.println(df.format(d));//1.222 
  } 

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