androidstudio中parsedouble

在 Android Studio 中，parseDouble 是一个可以将字符串转换为双精度浮点数的方法。它的语法如下：

public static double parseDouble(String s) throws NumberFormatException

其中，s 是要转换为双精度浮点数的字符串。如果字符串不能被转换为双精度浮点数，则会抛出 NumberFormatException 异常。

使用示例：

String str = "3.14";
double d = Double.parseDouble(str);

在上面的示例中，str 是一个字符串，它被转换为双精度浮点数并赋值给变量 d。如果 str 不能被转换为双精度浮点数，则会抛出 NumberFormatException 异常。

相关问题

android studio中货币转换计算器

以下是一个简单的货币转换计算器的示例代码，使用了汇率API进行货币转换：

import android.os.AsyncTask;
import android.os.Bundle;
import android.support.v7.app.AppCompatActivity;
import android.view.View;
import android.widget.EditText;
import android.widget.TextView;
import android.widget.Toast;

import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class MainActivity extends AppCompatActivity {

    EditText editTextAmount;
    TextView textViewResult;

    String currencyFrom = "USD";
    String currencyTo = "CNY";
    double rate = 0;

    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.activity_main);

        editTextAmount = findViewById(R.id.editTextAmount);
        textViewResult = findViewById(R.id.textViewResult);

        // 获取汇率
        new GetRateTask().execute();
    }

    public void onClickConvert(View view) {
        // 获取输入金额
        String input = editTextAmount.getText().toString().trim();
        if (input.isEmpty()) {
            Toast.makeText(this, "请输入金额", Toast.LENGTH_SHORT).show();
            return;
        }

        // 计算转换结果
        double amount = Double.parseDouble(input);
        double result = amount * rate;

        // 显示转换结果
        textViewResult.setText(String.format("%.2f %s = %.2f %s", amount, currencyFrom, result, currencyTo));
    }

    private class GetRateTask extends AsyncTask<Void, Void, String> {

        @Override
        protected String doInBackground(Void... voids) {
            try {
                URL url = new URL("https://api.exchangeratesapi.io/latest?base=" + currencyFrom + "&symbols=" + currencyTo);
                HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                connection.setRequestMethod("GET");
                connection.setConnectTimeout(5000);
                connection.setReadTimeout(5000);

                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
                String line;
                StringBuilder response = new StringBuilder();
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    response.append(line);
                }
                reader.close();

                return response.toString();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                return null;
            }
        }

        @Override
        protected void onPostExecute(String s) {
            super.onPostExecute(s);

            if (s != null) {
                try {
                    JSONObject jsonObject = new JSONObject(s);
                    rate = jsonObject.getJSONObject("rates").getDouble(currencyTo);
                } catch (JSONException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }
}

注意：这里使用了第三方API获取汇率，需要在`AndroidManifest.xml`文件中添加网络权限：

<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" />

鸢尾花数据在android studio中怎么用

你可以使用以下步骤将鸢尾花数据集导入到 Android Studio 中：

1. 下载鸢尾花数据集，保存为一个 CSV 文件。

2. 在 Android Studio 中创建一个新的 Android 项目。

3. 将 CSV 文件复制到项目的“assets”文件夹中。如果该文件夹不存在，则需要创建它。

4. 在项目的“app”文件夹中创建一个名为“lib”的新文件夹。

5. 在“lib”文件夹中创建一个名为“weka.jar”的新文件夹，并将 Weka 库的 JAR 文件复制到该文件夹中。

6. 在项目的“app”文件夹中创建一个名为“jniLibs”的新文件夹。

7. 将 Weka 库的本机库文件（.so 文件）复制到“jniLibs”文件夹中。你需要将库文件复制到每个可用的 CPU 架构文件夹中，例如“armeabi-v7a”和“arm64-v8a”。

8. 在项目的“app”文件夹中创建一个名为“src/main/java/[your_package_name]/weka” 的新文件夹。

9. 创建一个名为“WekaHelper.java”的新 Java 类，并将以下代码添加到该类中：

package [your_package_name].weka;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;

public class WekaHelper {
    private static final String CSV_FILENAME = "iris.csv";
    private static final String MODEL_FILENAME = "iris.model";

    private static Classifier sClassifier;

    public static void train() {
        try {
            Instances instances = loadCsvFromAssets();
            instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1);

            MultilayerPerceptron classifier = new MultilayerPerceptron();
            classifier.buildClassifier(instances);

            Evaluation evaluation = new Evaluation(instances);
            evaluation.evaluateModel(classifier, instances);

            sClassifier = classifier;

            WekaSerializer.serialize(sClassifier, MODEL_FILENAME);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public static String predict(double sepalLength, double sepalWidth, double petalLength, double petalWidth) {
        if (sClassifier == null) {
            sClassifier = WekaSerializer.deserialize(MODEL_FILENAME);
        }

        Instance instance = new DenseInstance(4);
        instance.setValue(0, sepalLength);
        instance.setValue(1, sepalWidth);
        instance.setValue(2, petalLength);
        instance.setValue(3, petalWidth);
        instance.setDataset(sClassifier.getInstances());

        try {
            double result = sClassifier.classifyInstance(instance);
            return sClassifier.getInstances().classAttribute().value((int) result);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return null;
        }
    }

    private static Instances loadCsvFromAssets() throws IOException {
        InputStream inputStream = App.getInstance().getAssets().open(CSV_FILENAME);
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));

        List<Attribute> attributes = new ArrayList<>();
        attributes.add(new Attribute("sepal_length"));
        attributes.add(new Attribute("sepal_width"));
        attributes.add(new Attribute("petal_length"));
        attributes.add(new Attribute("petal_width"));
        attributes.add(new Attribute("class", new ArrayList<String>() {{
            add("Iris-setosa");
            add("Iris-versicolor");
            add("Iris-virginica");
        }}));

        Instances instances = new Instances("iris", attributes, 0);
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] values = line.split(",");
            double[] data = new double[5];
            for (int i = 0; i < 4; i++) {
                data[i] = Double.parseDouble(values[i]);
            }
            data[4] = attributes.get(4).indexOfValue(values[4]);
            instances.add(new DenseInstance(1.0, data));
        }

        return instances;
    }
}

10. 在你的主活动中，调用以下代码来训练模型并进行预测：

WekaHelper.train();
String prediction = WekaHelper.predict(5.1, 3.5, 1.4, 0.2);

以上代码将使用鸢尾花数据集训练一个多层感知器模型，并使用该模型预测给定鸢尾花的品种。你可以根据需要更改输入参数以进行不同的预测。