float型数据是怎么存储的

最新推荐文章于 2025-07-14 18:14:34 发布

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2 篇文章

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博客介绍了float类型数据在计算机中的存储方式，以1.0为例，详细说明了将其转换为二进制、指数形式，确定底数和指数，处理底数小数部分、指数加127等步骤，最终得出1.0在计算机中以16进制3f800000、10进制1065353216存储。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

float存储也是四个字节
以1.0为例子
1. 1.0先转为二进制为1
2. 变为指数形式1.0*2^0
3. 所以底数为1.0，指数为0
4. 底数规定整数必为1所以可以去掉，取小数部分0补上0到23位
5. 指数加上127为127，即为0111 1111
6. 所以在计算机中存储为
这里写图片描述
16进制3f800000 10进制‭1065353216‬

float a=1.0;
cout<<(int&)a<<endl;
//(int&)按int的方式取a的地址上的值，则输出的是十进制1065353216

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float类型在内存中的存储方式

qincjun的博客

07-21

2202

1.整形的存储方式，就是以原码，反码，补码的方式，在内存中存储；5.5->101.1(二进制浮点数)->(-1)^0*1.011*2^2;举例：9->1001(二进制浮点数)->(-1)^0*1.001*2^3;2^E表示指数位(可以理解为将M向左扩大移()E位)，而是还原为 0.xxxxxx的小数。(-1)^s表示符号位，当。这时，浮点数就采用下面的规则表示，即指数。但是，我们知道，科学计数法中的。，因此可以被舍去，只保存后面的。，等到读取的时候，再把第一位的。位，则为1.0*2^(-1)

float型和double型数据的存储方式

Y2567326540的博客

05-23

1666

对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储，float数据占用32bit,double数据占用64bit。通常 float可以保证十进制科学计数法小数点后6位有效精度和第7位的部分精度 double可以保证十进制科学计数法小数点后15位有效精度和第16位的部分精度。因为float和double的精度是由尾数决定的，什么是尾数呢，下面看看浮点型数据在底层是如何存储的。我们在声明一个变量float f= 2.25f的时候，是如何分配内存的呢？如果胡乱分配.

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四字节与浮点数之间的转换（c语言实现）

最新发布

suxi_na的博客

07-14

762

《C语言浮点数存储机制解析》本文详细讲解了浮点数在内存中的存储规则。通过一个引例展示了浮点数与整数存储的差异，引出IEEE 754标准的核心内容：浮点数采用科学计数法存储：(-1)^S × M × 2^E 32位浮点数中，1位符号位(S)，8位指数(E)，23位有效数字(M) 存储时M会省略前导1，E采用偏移量编码（127/1023）取出时分三种情况处理E值：正常值、全0（接近0的数）、全1（无穷大）文中通过5.5的存储实例和引例的完整解析，验证了浮点数的特殊存储方式。最后指出浮点数存储的本质是二进

float数据在内存中是怎么存储的 AND ...

weixin_34341229的博客

11-29

452

float类型数字在计算机中用4个字节存储。遵循IEEE-754格式标准：一个浮点数有2部分组成：底数m和指数e 底数部分使用二进制数来表示此浮点数的实际值指数部分占用8bit的二进制数，可表示数值范围为0-255 但是指数可正可负，所以，IEEE规定，此处算出的次方必须减去127才是真正的指数。所以，float类型的指数可从-126到128 底数部分实际是占用24bit的一个值，但...

float数据在内存中如何存储？

qq_41609775的博客

12-12

765

float类型的数字在计算机中用4个字节存储。遵循IEEE-754格式标准，即：一个浮点数由2部分组成：底数m和指数e。底数部分：使用二进制数来表示此浮点数的实际值，占三个字节；指数部分：用一个字节，即8bit的二进制数，可表示数值范围为0—255。但是指数可正可负，所以，IEEE规定，此处算出的次方必须减去127才是真正的指数。所以，float类型的指数可从-126到128 底数部分实际...

float数据在内存中是怎么存储的

wu_pan123的博客

08-28

289

float类型数字在计算机中用4个字节存储。遵循IEEE-754格式标准：一个浮点数有2部分组成：底数m和指数e 底数部分使用二进制数来表示此浮点数的实际值指数部分占用8bit的二进制数，可表示数值范围为0-255，但是指数可正可负，所以，IEEE规定，此处算出的次方必须减去127才是真正的指数。所以，float类型的指数可从-126到128 底数部分实际是占用24b

float类型存储方式

Perseverance001的博客

05-27

1560

float类型的存储方式在C/C++中，float类型占4个字节即32位，这32位分成了3部分：符号位：转化成二进制后，第31位。 0代表正数，1代表负数阶码：30-23位，转化成规格化的二进制之后与127之和尾数：22-0位 ...

float型和double型数据的存储方式1

08-08

本文主要探讨了浮点类型数据，即float和double在内存中的表示方式，以及由此产生的精度问题。首先，浮点类型数据有两种主要形式：单精度(float)和双精度(double)。float在内存中占用32位，而double占用64位。这...

float型数据在内存中与HEX数据互相转换的代码

10-16

`float`型数据是用于存储浮点数的标准数据类型，它在内存中遵循特定的格式，即IEEE 754标准。该标准定义了如何用二进制表示浮点数，包括正负号、指数和尾数部分。十六进制表示法则是一种方便人阅读和理解二进制数字...

1017浮点型数据类型存储空间大小.cpp

04-30

1017：浮点型数据类型存储空间大小时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 27763 通过数: 22417 【题目描述】分别定义float，double类型的变量各一个，并依次输出它们的存储空间大小(单位：字节)。 ...

串口调试助手十六进制数据转成十进制float型

02-18

本主题聚焦于如何使用C++编程语言，通过串口调试助手接收十六进制数据，并将其转换为十进制float型数值。这对于数据分析、算法处理以及图形化展示等应用场景至关重要。首先，我们需要理解十六进制和十进制之间的...

float类型的存储

yangjinjingbj的博客

04-24

450

综上所述，17.625在内存中的存储格式是：01000001 10001101 00000000 00000000。遵循IEEE-754格式标准：一个浮点数由3部分组成：符号位s(1位)和、指数e(8位)、底数m(23位)格式：SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM。底数：因为小数点前必为1，只记录小数点后数。指数：实际为4，需加127为131 也就是10000011。float类型数字在计算机中用4个字节（32位）存储。符号：正数，所以是0。

浮点型如何在内存中进行存储呢？

lcc11223的博客

11-26

3342

首先，我们先来了解一下，常见的浮点型的表示形式如下所示： 1、3.1415926 —— 浮点数（字面浮点型）； 2、1E10=1.0x10^10 —— 浮点数（科学计数法的浮点型）；为了方便讲解，在这里幂次方都使用 ^ 来表示，，不考虑 ^ 在C语言中是按位异或的情况；浮点数家族包括：float、double、long double类型，其中float类型所占内存空间的大小为:4byte，double和long double类型所占内存空间的大小为：8byte；浮点型能够......

float的存储

ElysiaY的博客

07-07

203

float存储方式

float在内存中的存储方式

Ezio

04-26

2774

文章目录数据结构的字节数浮点型的内存存储方式说明精度数据结构的字节数常用的数据结构的字节数由平台决定，可以用 sizeof()方法查看，例如，在x86平台上，如下： sizeof(int); //4 sizeof(short); //2 sizeof(long); //4 sizeof(float); //4 sizeof(double); //8 sizeof(char); ...

转帖：float型和double型数据的存储方式

uestcshe的专栏

08-22

2638

前段时间，工作中遇到数据类型（包括short, int，float, double等）的移位问题，short和int还好办，float和double型数据就不知道怎么处理了，回来在网上搜索了一下，感觉还不错，与大家共享。

float数据在内存中的存储方法

weixin_30901729的博客

11-19

180

浮点型变量在计算机内存中占用4字节（Byte）,即32-bit。遵循IEEE-754格式标准。一个浮点数由2部分组成：底数m 和指数e。 ±mantissa × 2exponent（注意，公式中的mantissa 和 exponent使用二进制表示）底数部分　使用２进制数来表示此浮点数的实际值。指数部分　占用８-bit的二进制数，可表示数值范围为...

float在内存中存储方式

qq_36412526的博客

05-27

1404

依据IEEE规定：float在存储中都分为三个部分： 1.符号位(Sign) : 0代表正，1代表为负 2.指数位（Exponent）:用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储 3.尾数部分（Mantissa）：尾数部分其中floa和doublet的存储方式如下图所示：例如：13.625在内存中的存储首先将13.625转化成二进制整数部分除2取余，直到商为0停止。最后读数时，从最后一个余数读起，一直到最前面的一个余数所以13的二进制位

float型数据的范围

02-26

<think>嗯，用户想了解float型数据的范围，我得先回忆一下相关知识。首先，float在编程中通常指的是单精度浮点数，按照IEEE 754标准来的。对吧？那它的结构是1位符号位，8位指数位，剩下的23位是尾数部分。那范围的话应该是指它能表示的最大和最小的正数，以及负数那边的情况。不过要具体算的话，可能得先确定指数位的偏移量。我记得指数是用偏移码表示的，8位的话偏移量是127。所以指数范围应该是从-127到+128？或者是不是从-126到+127？这里可能容易搞错，因为指数全0和全1有特殊用途，比如表示0、无穷大或者NaN。所以实际的有效指数范围应该是-126到+127，对吗？因为当指数全0的时候是非规格化的数，而全1的时候是无穷大或者NaN，所以规格化数的指数范围是1到254，对应的实际指数是-126到+127。那最大正数的话，应该是符号位0，指数部分最大（也就是127 + 偏移127，所以指数是+127），尾数部分全1。尾数部分加上隐含的1，所以有效数字是1.111...1（二进制），也就是接近2。所以最大的数值应该是 (2 - 2^-23) × 2^127。这个计算结果大概是2^128，不过具体数值可能得算一下。比如，2^10是1024，那2^127是2^(10*12+7)=大约1.7e38？对，所以float的范围大约在±3.4e38左右。最小的正规格化数应该是指数部分为1，也就是实际指数-126，这时候尾数部分最小，也就是1.0乘以2^-126，所以大概是1.17549435e-38。不过还有非规格化数的情况，这时候指数为0，尾数不是隐含的1，而是0开头，所以最小的正数应该是2^-23 × 2^-126 = 2^-149，大约是1.4e-45。不过一般说的范围可能是指规格化数的范围，所以得明确用户问的是哪种情况。另外，用户可能还会关心精度的问题，但问题里只提到范围，所以暂时不需要深入精度部分。不过可能需要解释一下为什么范围是这样计算的，比如指数和尾数各自的贡献。总结一下，float的范围大约是±3.4e38到±1.2e-38（规格化数），加上非规格化数的话，最小正数更小。不过通常给出的范围是±3.4e38，而最小的正数则更小，但需要明确说明是否包含非规格化数。可能常见的资料里会提到3.4E38和1.4E-45这样的数值。这时候需要确认具体数值，可能需要查一下IEEE 754标准的准确数值。另外，用户可能是在编程中需要了解数据类型的范围，比如C++中的float或者Java中的float类型，这时候可能需要指出不同语言可能有细微差别，但通常遵循IEEE 754。同时，可能需要提到使用库函数来获取具体值，比如C中的FLT_MAX和FLT_MIN，这样用户就知道如何在实际应用中获取准确的值。所以回答的时候应该包括以下几点：float是单精度，遵循IEEE 754，存储结构（符号、指数、尾数），范围的最大值约为3.4e38，最小值（规格化数和非规格化数），以及如何在实际编程中获取这些值。</think>**Float型数据（单精度浮点数）的范围及介绍：** Float类型遵循 **IEEE 754标准**，占用 **32位（4字节）**，由三部分组成： - **1位符号位**（表示正负） - **8位指数位**（决定数值的“规模”，采用偏移码表示，实际指数范围 **-126 到 +127**） - **23位尾数位**（表示精度，隐含一个前导1，实际有效位数为24位） --- ### **具体范围**： 1. **最大正数**： \( \pm (2 - 2^{-23}) \times 2^{127} \approx \pm 3.4028235 \times 10^{38} \) （通常记为 **±3.4e38**） 2. **最小正规格化数**： \( \pm 1.0 \times 2^{-126} \approx \pm 1.17549435 \times 10^{-38} \) （能精确表示的最小正数，记为 **±1.2e-38**） 3. **最小正非规格化数**： \( \pm 2^{-23} \times 2^{-126} = 2^{-149} \approx \pm 1.4 \times 10^{-45} \) （接近零的极小值，但精度极低） --- ### **关键说明**： - **规格化数**：指数位不全为0或1，隐含前导1，精度较高。 - **非规格化数**：指数位全0，用于表示接近零的数，但精度降低。 - **特殊值**：指数全1时表示无穷大（`Infinity`）或非数值（`NaN`）。 --- ### **实际应用**： - 在编程语言（如C/C++、Java）中，可通过常量获取具体值： ```c #include <float.h> float max_val = FLT_MAX; // 约3.4e38 float min_val = FLT_MIN; // 约1.2e-38（规格化数最小值） ``` - **精度问题**：Float仅有6-7位有效十进制数字，大数或小数可能出现舍入误差。 --- **总结**：Float适合存储科学计算中范围大但精度要求不极高的数据，如物理模拟、图形处理等。若需更高精度，建议使用 **Double型（双精度浮点数）**。