存储精度
‘壹’ matlab中的存储精度。
默认为64位浮点，double
其他数据类型还有：
logical -- Logical array
char -- Character array
single -- Single precision floating-point numeric array
float -- Double or single precision floating-point numeric array
int8 -- 8-bit signed integer array
int16 -- 16-bit signed integer array
int32 -- 32-bit signed integer array
uint32 -- 32-bit unsigned integer array
int64 -- 64-bit signed integer array
integer -- An array of any of the 8 integer classes above
numeric -- Integer or floating-point array
cell -- Cell array
struct -- Structure array
‘贰’ 为什么用%g存储的小数有变化
这涉及到两个方面的问题：
①电脑对浮点数（float）的表述。32位对浮点数的表达是：0~22位＝尾数；23~30是指数，31位则是符合位。说白了就是十进制的小数部分是按照1/2+1/4+1/8+....这样的方式去逼近的，因此存在误差，也就是所谓的｛存储精度｝的问题。上面的121.6234其实电脑中的16进制数是：0x42f33f2e，再转换回10进制≈121.62339782714844，不同的编译器在不同的机器上，还有些许的误差。因此虽然文件中是121.6234，但读取到电脑内存中时按二进制或16进制存储，在printf时，按格式又转换，因此二者之间存在转换误差。
②%f和%g的区别。不带控制长度的%f，只表示6位精度（即小数点后面），因此%f≈121.623398，而%g则是｛最多｝6位（有效位含小数点前后），因此%g≈121.623。
而%.9g则表示最多有效位9位，这个处理是在0x42f33f2e（121.62339782714844）这个数基础上作的取舍，≈121.623398（...78四舍五入）。
也正是这个原因，高精度浮点运算有专门的库。
③ 可以用double替代float提高精度。因为在电脑中，double是64位，尾数部分有52位表示，11位指数位和1个符号位构成。121.6234 = 1.216233978271484375E2 = 0x405E67E5C91D14E4，因此更逼近121.6234. 演示代码如下：
#include<stdio.h>
intmain(intargc,charconst*argv[])
{
floata=121.6234;
doubled=121.6234;
printf("%.9g%f ",a,a);
printf("%.9g%f ",d,d);
return0;
}
运行：
121.623398121.623398
121.6234121.623400
数据类型的长度是存储数据所占用的字节数，指的是物理存储空间大小。
精度是指最多可以存储的十进制数字的总位数，包括小数点左边和右边的位数。
‘肆’ C语言中单精度数据的存储范围，求高手指点啊
单精度存储首先最高位是符号位。
然后有8位的指数位。代表
2^-127
~
2^128
(存储时
127代表
2^0
255代表2^128
0为
2^-127)
后面的23位是尾数即小数位。没有整数，在存储时会移好位，使的整数为1，如2
会存成
1*2^1
这样，1.9999*2^128
大约为
6.8*10^38
双精度的指数部分为11位，2^-1023~2^1024
最大能存大约
3.595*10^308