float a=1.0f在内存中的表示

解析3F800000H浮点数
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#float #存储 #x86

本文解析了3F800000H这个浮点数在X86架构下的存储方式，依据IEEE754标准，将其转换为十进制数1.0。详细介绍了其符号位、指数位及小数位的具体含义。 
http://zhidao.baidu.com/question/314282772.html

3f800000H=0 01111111 00000000000000000000000B （注意我分成了三段）
符点型数据在X86机上占四个字节，其存储按IEEE754标准实现，即：
1位的符号位s         0（代表正数，1代表负数）
8位的指数位e（移码表示）01111111是0的移码
23位的小数位f  0000000000000000000000 表示小数部分为0
计算机在表示符点数时，要将10进制数转成二进制的规范数形式进行存储的。即：1.f*2^e在存储时，小数前面的1是隐式存储的，不体现在数据中。
现在翻译一下：
3f800000H=1.0*2^0=1.0
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03-16 3551
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【代码】C++1001.F函数。
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coeff[i]["Ee"]=(np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(0.9439937243323321), np.float64(0.943993724332332), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(0.9439937243323318), np.float64(0.9439937243323294), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(0.9439937243323293), np.float64(0.9439937243323315), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0), np.float64(1.0)) ash_matrix=[0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956 0.910956] python代码在coeff[i]["Ee"]的值的基础上乘以ash_matrix怎么写代码
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float a=1.0f 中的“f”代表什么
float a=1.0f在内存中的表示是3f800000，这个3f800000是怎么得出的？
07-19 884
本文转自： http://blog.csdn.net/xpp1993/article/details/8785792 3f800000H=0 01111111 00000000000000000000000B （注意我分成了三段） 符点型数据在X86机上占四个字节，其存储按IEEE754标准实现，即： 1位的符号位s 0（代表正数，1代表负数） 8位的指数位e（移码表示）0111
32位float在内存中的存储主要分成三部分:1bit符号位,8bit指数位(127+指数),23bit尾数位..0.0f存0。。1.0f存0x3f800000.
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