Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как java.NumberFormat получает значения по умолчанию для локали

Допустим, у меня есть следующий код:

 NumberFormat formatter = DecimalFormat.getInstance(Locale.getDefault());
  System.out.println(formatter.getMaximumFractionDigits());
  Locale l = Locale.getDefault();
  System.out.println(l.getCountry());

Это печатает 3. и страну США

Если я изменю язык на ("sv", "SE"), он все равно напечатает 3. И SE

Я на машине с Windows. Если я пройду через панель управления, чтобы посмотреть настройки региона и посмотреть «Английский США» или «Шведский Швеция», он покажет, что «Количество цифр после запятой» равно 2 для обеих этих стран.

Где значения по умолчанию, выбранные классом NumberFormat? Как это заканчивается со значением 3 для фракций?

java number-formatting
25.09.2013

Ответы:


1

Количество цифр после запятой равно 2 при форматировании валюты и 3 для других целей:

NumberFormat formatter = NumberFormat.getCurrencyInstance();
System.out.println(formatter.getMaximumFractionDigits()); // often 2

В OpenJDK 7 количество цифр исходит из данных валюты для страны. Валютные данные хранятся в двоичном формате в файле с именем currency.data в каталоге lib, где установлен JDK, поэтому изменение количества цифр, отображаемых после десятичной точки в настройках Windows, не влияет на приложения Java. Если вы измените страну, вы увидите, что NumberFormat адаптируется:

NumberFormat formatter = NumberFormat.getCurrencyInstance(Locale.JAPAN);
System.out.println(formatter.getMaximumFractionDigits()); // 0
25.09.2013

2

Источником значения является локаль, а данные локали находятся в банке в папке JVM %JAVA_HOME%/jre/lib/ext/localedata.jar.

25.09.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..