浮点数是如何存储的
⑴ 浮点数在计算机里面的存储问题
浮点数在计算机中按阶码和尾数两部分来存。就是说把一个数化成二进制数的指数表示即0.1…X2的n次方，n即是阶码，0.1…即为尾数。
⑵ 单片机里浮点数是怎么存放的
可以这么说：任何存储器，无论是pc机，单片机，甚至内存卡的基本存储模块都是一样
的结构（当然是对于ram而言），都是一个存储单元对应地址线的一种组合相应存储一个字节，物理结构是里面的八个触发器，每个触发器对应一个字节。至于浮点数和整型数理论上没什么区别了把，就在多一个字节存放小数点吧。
⑶ 计算机是如何存储浮点数的(工作原理，实现方式)
计算机用二进制来表示数字，浮点数也是如此：
首先了解如何用二进制表示小数（也就是如何把十进制小数转化为二进制表示）：
举一个简单例子，十进制小数 10.625
1）首先转换整数部分：10 = 1010b
2）小数部分0.625 = 0.101b
(用“乘2取整法”：0.625*2=1.25,得第一位为1，0.25*2=0.5，得第二位为0，0.5*2=1， 得第三位为1，余下小数部分为零，就可以结束了)
3）于是得到 10.625=1010.101b
换个表示方式更加深入理解：
1*(10^1)+0*(10^0)+6*(10^-1)+2*(10^-2)+5*(10^-3) =
1*(2^3) + 0*(2^2) + 1*(2^1) + 0*(2^0) + 1*(2^-1) + 0*(2^-2) + 1*(2^-3)
4) 类似十进制可以用指数形式表示：
10.625=10625*（10^-3）
所得的二进制小数也可以这样指数形式表述：
1010.101b=1010101 * (2^-3)
也就是用有效数字a和指数e来表述： a * (2^e)
用一个32bit的空间（bit0~bit31）来存储这么一个浮点数，如此分配存储空间：
bit0 ~ bit22 共23bit，用来表示有效数字部分，也就是a，本例中a=1010101
bit23 - bit30 共8个bit，用来表是指数，也就是e，范围从-128到127，实际数据中的指数是原始指数加上127得到的，如果超过了127，则从-128开始计，所以这里e=-3表示为124
bit31 为符号位，1表示负数，这里应该为0
把上述结果填入32bit的存储器，就是计算机表示小数10.625的形式。
注意这个例子的特殊性：它的小数部分正好可以用有限长度的2进制小数表示，因此，而且整个有效数字部分a的总长度小于23，因此它精确的表示了10.625，但是有的情况下，有效数字部分的长度可能超过23，甚至是无限多的，那时候就只好把后面的位数截掉了，那样表示的结果就只是一个近似值而非精确值；显然，存储长度越长，精度就越高，比如双精度浮点数长度为64位，1位符号位，11位指数位，52位有效数字。
⑷ 谁能解释浮点数在内存是怎样存储的吗比如-3.14159如何存储
以32位浮点数为例：
-3.14159转化为二进制为-11.xxxx，后面的xxxx我就算了，你自己算，不管怎样，小数点后面始终精确到第23位
也即-1.1xxxx*2^1,
现在开始计算：符号位是1，阶码是1+127，尾数是1xxxx
至于小数点前面那个1，不存储，该浮点数参与计算的时候默认加上即可
看明白规律了吗？
将其二进制形式按符号位、阶码、尾数的形式顺序存入内存中的一个4字节空间里
⑸ C/C++浮点数在内存中是怎么存储的
把浮点数的绝对值的二进制表达的小数点移动到从左至右数第1个“1”之后，舍去1和小数点，把剩余的原码二进制0、1序列从左至右截取23(float型)或52(double型)位作为尾数。
在尾数前添加8(float型)或11(double型)位用移码表示“制造”尾数时小数点移动的位数，叫阶码；阶码的最左那一位表示小数点移动的方向。
在阶码前添加1位表示整个浮点数的正负，0表示大于等于0，1表示小于0。
把这一串0、1序列在小端机上由右至左存储在某个地址开始的连续内存单元中，这“某个地址”就是承载这个浮点型数据的变量的地址。若在大端机上则将这一串0、1序列由左至右存放。
⑹ 浮点数在计算机里面的存储
这个问题比较难..其实在实际运算过程中或写程序中我们要求的浮点数都有一定的精度,大多数情况下存成文件等形式我们一般会让他*10^n次方来存储去掉小数位.下面说正题.
何数据在内存中都是以二进制（0或1）顺序存储的，每一个1或0被称为1位，而在x86CPU上一个字节是8位。比如一个16位（2 字节）的short int型变量的值是1000，那么它的二进制表达就是：00000011 11101000。由于Intel CPU的架构原因，它是按字节倒序存储的，那么就因该是这样：11101000 00000011，这就是定点数1000在内存中的结构。
目前C/C++编译器标准都遵照IEEE制定的浮点数表示法来进行float,double运算。这种结构是一种科学计数法，用符号、指数和尾数来表示，底数定为2——即把一个浮点数表示为尾数乘以2的指数次方再添上符号。下面是具体的规格：
````````符号位 阶码 尾数 长度
float 1 8 23 32
double 1 11 52 64
临时数 1 15 64 80
由于通常C编译器默认浮点数是double型的，下面以double为例：
共计64位，折合8字节。由最高到最低位分别是第63、62、61、……、0位：
最高位63位是符号位，1表示该数为负，0正；
62-52位，一共11位是指数位；
51-0位，一共52位是尾数位。
按照IEEE浮点数表示法，下面将把double型浮点数38414.4转换为十六进制代码。
把整数部和小数部分开处理:整数部直接化十六进制：960E。小数的处理:
0.4=0.5*0+0.25*1+0.125*1+0.0625*0+……
实际上这永远算不完！这就是着名的浮点数精度问题。所以直到加上前面的整数部分算够53位就行了（隐藏位技术：最高位的1 不写入内存）。
如果你够耐心，手工算到53位那么因该是：38414.4(10)=1001011000001110.(2)
科学记数法为：1.001……乘以2的15次方。指数为15！
于是来看阶码，一共11位，可以表示范围是-1024 ~ 1023。因为指数可以为负，为了便于计算，规定都先加上1023，在这里， 15+1023=1038。二进制表示为：100 00001110
符号位：正—— 0 ！ 合在一起（尾数二进制最高位的1不要）：
01000000 11100010 11000001 11001101 01010101 01010101 01010101 01010101
按字节倒序存储的十六进制数就是：
55 55 55 55 CD C1 E2 40
⑺ float变量在内存当中是怎样存储的或是怎样的一种存储格式
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0－255。但是指数应可正可负，所以IEEE规定，此处算出的次方须减去127才是真正的指数。所以float的指数可从 -126到128.
底数部分实际是占用24-bit的一个值，由于其最高位始终为 1 ，所以最高位省去不存储，在存储中只有23-bit。
到目前为止， 底数部分 23位 加上指数部分 8位 使用了31位。那么前面说过，float是占用4个字节即32-bit,那么还有一位是干嘛用的呢？ 还有一位，其实就是4字节中的最高位，用来指示浮点数的正负，当最高位是1时，为负数，最高位是0时，为正数。
浮点数据就是按下表的格式存储在4个字节中：
Address+0 Address+1 Address+2 Address+3
Contents SEEE EEEE EMMM MMMM MMMM MMMM MMMM MMMM S: 表示浮点数正负，1为负数，0为正数
E: 指数加上127后的值的二进制数
M: 24-bit的底数（只存储23-bit）
主意：这里有个特例，浮点数 为0时，指数和底数都为0，但此前的公式不成立。因为2的0次方为1，所以，0是个特例。当然，这个特例也不用认为去干扰，编译器会自动去识别。
通过上面的格式，我们下面举例看下-12.5在计算机中存储的具体数据：
Address+0 Address+1 Address+2 Address+3
Contents 0xC1 0x48 0x00 0x00 接下来我们验证下上面的数据表示的到底是不是-12.5，从而也看下它的转换过程。
由于浮点数不是以直接格式存储，他有几部分组成，所以要转换浮点数，首先要把各部分的值分离出来。
Address+0 Address+1 Address+2 Address+3
格式 SEEEEEEE EMMMMMMM MMMMMMMM MMMMMMMM
二进制 11000001 01001000 00000000 00000000
16进制 C1 48 00 00
可见：
S: 为1，是个负数。
E:为 10000010 转为10进制为130，130-127=3，即实际指数部分为3.
M:为 10010000000000000000000。 这里，在底数左边省略存储了一个1，使用 实际底数表示为 1.10010000000000000000000
到此，我们吧三个部分的值都拎出来了，现在，我们通过指数部分E的值来调整底数部分M的值。调整方法为：如果指数E为负数，底数的小数点向左移，如果指数E为正数，底数的小数点向右移。小数点移动的位数由指数E的绝对值决定。
这里，E为正3，使用向右移3为即得：
1100.10000000000000000000
至次，这个结果就是12.5的二进制浮点数，将他换算成10进制数就看到12.5了，如何转换，看下面：
小数点左边的1100 表示为 (1 × 23) + (1 × 22) + (0 × 21) + (0 × 20), 其结果为 12 。
小数点右边的 .100… 表示为 (1 × 2-1) + (0 × 2-2) + (0 × 2-3) + ... ，其结果为.5 。
以上二值的和为12.5， 由于S 为1，使用为负数，即-12.5 。
所以，16进制 0XC1480000 是浮点数 -12.5 。
上面是如何将计算机存储中的二进制数如何转换成实际浮点数，下面看下如何将一浮点数装换成计算机存储格式中的二进制数。
举例将17.625换算成 float型。
首先，将17.625换算成二进制位：10001.101 ( 0.625 = 0.5+0.125, 0.5即 1/2, 0.125即 1/8 如果不会将小数部分转换成二进制，请参考其他书籍。) 再将 10001.101 向右移，直到小数点前只剩一位 成了 1.0001101 x 2的4次方（因为右移了4位）。此时 我们的底数M和指数E就出来了：
底数部分M，因为小数点前必为1，所以IEEE规定只记录小数点后的就好，所以此处底数为 0001101 。
指数部分E，实际为4，但须加上127，固为131，即二进制数 10000011
符号部分S，由于是正数，所以S为0.
综上所述，17.625的 float 存储格式就是：
0 10000011 00011010000000000000000
转换成16进制：0x41 8D 00 00
所以，一看，还是占用了4个字节。
下面，我做了个有趣的实验，就是由用户输入一个浮点数，程序将这个浮点数在计算机中存储的二进制直接输出，来看看我们上面所将的那些是否正确。
有兴趣同学可以到VC6.0中去试试~！
#include<iostream.h>
#define uchar unsigned char
void binary_print(uchar c)
{
for(int i = 0; i < 8; ++i)
{
if((c << i) & 0x80)
cout << '1';
else
cout << '0';
}
cout << ' ';
}
void main()
{
float a;
uchar c_save[4];
uchar i;
void *f;
f = &a;
cout<<"请输入一个浮点数:";
cin>>a;
cout<<endl;
for(i=0;i<4;i++)
{
c_save[i] = *((uchar*)f+i);
}
cout<<"此浮点数在计算机内存中储存格式如下："<<endl;
for(i=4;i!=0;i--)
binary_print(c_save[i-1]);
cout<<endl;
}
好了，我想如果你仔细看完了以上内容，你现在对浮点数算是能比较深入的了解了。
⑻ 计算机浮点数的储存原理
浮点是以单元形式储存在内存上的，但每个单元内存有限，所以比如你想输入1/3的话，你以为是1/3了，实际上不足1/3，而是0.3333333333333333，所以计算时，会以0.3333333333333333的形式去计算，而不是1/3，因此出现了本来是0.6的，而输出却是0.599976.建议把浮点精度变大
⑼ 浮点数在计算机中的存储方式
应该是： 在一个为32bit的存储空间中存储浮点数，bit0~bit22存储有效数字部分；bit23~bit30存储指数部分；bit31存储符号位。 在一个为64bit的存储空间中存储浮点数，bit0~bit51存储有效数字部分；bit52~bit62存储指数部分；bit63存储符号位。 还一种 在一个为80bit的存储空间中存储浮点数，bit0~bit62存储有效数字部分；bit63~bit78存储指数部分；bit79存储符号位。 只有这三种了，其他都不支持的 未来可能还有128位浮点数
⑽ 浮点数的存储问题
一个16位或32位浮点数，一部分位数用来储存10的指数部分，其他位数用来储存有效数字，还有正负号，如果10的指数部分很大，有效数字部分不够用，就会舍弃一部分，当然不能精确存储了。不过大多数应用下都可以保证精度。