首页 > 其他分享 >浮点表示法

浮点表示法

时间:2023-10-25 14:12:59浏览次数:33  
标签:10 二进制 表示法 浮点 次方 小数位 十进制 精度

  1. 小数的二进制表示法,即浮点数,IEEE 754
  2. 浮点数如何在计算机中储存,即符号位,指数位,小数位(通常翻译做尾数)取值范围取决于指数位,计算精度取决于小数位(尾数)。
  3. 小数位越多(比如双精度是52位),则能表示的数越大,那么计算精度则越高。单精度的小数位在计算机中只有23位(二进制),换算到十进制只能百分百保证6位十进制数字的精确度。不能百分百保证7位的精度运算。超过该精度(二进制23位,十进制6位)的小数运算将会被截取,造成精度损失和计算结果的不准确。同理,双精度,小数位是52位(二进制),换算为十进制则只能百分百能保证15位。

float的精度是6位有效数字,取值范围是10的-38次方到10的38次方,float占用4字节空间
double的精度是15位有效数字,取值范围是10的-308次方到10的308次方,double占用8字节空间。

标签:10,二进制,表示法,浮点,次方,小数位,十进制,精度
From: https://www.cnblogs.com/atq999/p/17787087.html

相关文章

  • 补码表示法
    所谓的补码表示法,它是有符号整数最常用的二进制表示法。对正数求反码(即对每个位进行NOT运算),然后加1,舍弃MSB的任何进位,就可以得到这个数字的负数。表示+1的0001的反码是1110,加1就可以得到表示–1的1111。同理,+2是0010,它的反码是1101,再加1就可以得到表示–2的1110。......
  • 关于CH32V系列MCU浮点打印使用配置差异
    当程序中需要打印浮点数时,按照下图配置任意勾选一个即可打印浮点数: 当勾选第一个时,float打印会输出正确数值,具体如下: 当勾选第二个时,float打印输出数值如下(5.20会输出5.19),具体如下。 此时若需要输出正确数值5.20,将float类型改为double类型即可 产生该现象的原因:fl......
  • 浮点数表示
    表示N=尾数*基数^指数可以理解成十进制的0.00001=1×10-5 指数也可以称为阶码,一般使用移码表示(这是个正数,有阶符表示正负) 基数在计算机中无需存储,就是2 尾数一般使用补码表示(这个也是正数,有数符表示正负) 浮点数的比较与运算:1.运算方式:对阶-->尾数计算-->......
  • python基础-数据类型(none、集合、字典、浮点数)
    目录1.了解hash2.None类型3.集合(set)3.1定义3.2独有功能3.3公共功能3.4转换3.5其他3.5.1集合的存储原理3.5.2元素必须可哈希3.5.3集合查找元素速度快3.5.4对比和嵌套集合练习题4.字典(dict)4.1定义4.2独有功能练习题4.3公共功能4.4转换4.5其他4.5.1存储原......
  • verilog浮点表示
    1.verilog浮点表示定点运算有两个缺点:①可处理动态范围小;②由截尾舍入产生的百分比误差随着数的绝对值的减小而增加,这个问题可利用浮点数来解决。根据IEE754-1985标准,非负数n可以用两个参数表示,即尾数M和指数E,其表示形式为:$\eta =M×2^{E}$signexponentsignifica......
  • IEEE754浮点数
    将十进制数转化为单精度浮点数方法:除2取余,直到需要的精度为止5.7501000000101110000000000000000000161.87501000011001000011110000000000000-0.023437510111100110000000000000000000000  在http://www.weitz.de/ieee/中验证: ......
  • 关于浮点数的一些小知识点
    转载自:C++标准cout输出精度解析double和float的区别1.double是双精度浮点数,内存占8个字节,有效数字16位,表示范围是-1.79E+308~1.79E+308。float是单精度浮点数,内存占4个字节,有效数字8位,表示范围是-3.40E+38~3.40E+38。2.两者处理速度不同,CPU处理float的速度比处理double快。......
  • IEEE754 浮点数
    十进制数5.75161.875-0.02343755.75转单精度浮点数整数部分5/2=2...12/2=1...01/2=0...1小数部分0.752=1.50...10.502=1.00...1101.1100000000=1.011100000000*2^2S=0E=2M=011100000000故其单精度浮点数为:010000001011100000000161.875转单精度浮点数......
  • IEEE754浮点数
    任务详情1.参考https://www.cnblogs.com/oxspirt/p/7234024.html,把十进制数5.75,161.875,-0.0234375的单精度浮点数,并用http://www.weitz.de/ieee/验证你转化是否正确。2.使用C语言验证你的转化是否正确作业正文5.75~01000000101110000000000000000000161.875~010000110010000111......
  • IEEE754 浮点数
    作业答案十进制二进制5.7501000000101110000000000000000000161.87501000011001000101110000000000000-0.023437510111100110000000000000000000000其中5.75:S=0E=10000001M=01110000000000000000000161.875:S=0E=10000110M=010......