s、m、e分别为符号数、尾数和指数，n为相应的浮点数值。 ? IEEE-754规定了三种浮点数：单精度（float）、双精度（double）和扩展精度。...其中单精度为32bit,其中包含1位符号位S,8位指数位E和23位尾数位M。S、E、M为相应的二进制序列。 ?...e表示偏置（Biased） |E|表示E的二进制整数 bias表示偏置 k为指数位宽 对于单精度浮点数来说k为8,所以bias为127。E="10001000"为例，|E|=136,故e为9。...s=0 m = 1.5625 e =9 n =55.5112 单精度浮点数的公式可表示为： ? 3非规格化浮点数 E的二进制位全为0时该浮点数为非规格化浮点数。 bias=127 ?...单精度非规格化浮点数公式： ? -0.0 符号位为1，其余位为0. +0.0全部为0. 4特殊数值 E的二进制位全为1时为特殊数值。
C51中的浮点数存储方式 –n年前曾在c51bbs论坛中发布过 Float 浮点形，它是符合IEEE-754标准的单精度浮点形数据，在十进制中具有7位有效数字。...下面的例子说明上面的值-12.5如何转 换。...浮点保存值不是一个直接的格式，要转换为一个浮点数，位必须按上面的浮点数保存格式表 所列的那样分开，例如： 地址 +0 +1 +2...仔细观察十进制浮点数的显示，有一个尾数和一个阶码，由上面论证可知32位IEEE-754 浮点数最大有效数字为7位十进制数，超出此范围的数字有截断误差，不必理会，因此，浮 点数尾数能够放在长整形数里保存...=a*(b*c)，原则是先让计算结果值动态范围小的两 个数运算，请注意程序里的写法。
常用的进制2进制：0 18进制：0~710进制：0~9 （我们平时写代码，写出来的值都是10进制的）16进制：0~9 A-F....如果我们写的值是以“0x”开头的，浏览器认为其是16进制，默认帮我们转换为...JS使用number类型表示数字（整数和浮点数），遵循 IEEE-754 标准 通过64位二进制值来表示一个数字https://babbage.cs.qc.cuny.edu/IEEE-754.old/Decimal.html...number.toString(radix); 把一个十进制数字转换为radix进制的字符串，如果不写radix，默认是10进制浮点数转二进制用十进制浮点数乘以2，每一次取整数部分，把剩下的小数部分继续乘以...= 0.3 因此fasleconsole.log(0.1 + 0.3 == 0.4);//true浏览器最多能储存16位十进制上面例子的解决方法：浮点数转化为整数，即两个浮点数都乘以一个相同的系数，然后再除以这个系数...进制数，一般会以’0x‘开头，如：0x16 `1*16^1+6*16^2=22` 0x只是一个标识- 其他进制如3进制、4进制等转10进制计算方法与上述相同。
浮点数类型（Floating-Point Types） 浮点数类型用于表示小数值。在Go语言中，浮点数类型包括单精度浮点数和双精度浮点数。...概念： 单精度浮点数：使用float32类型表示，可表示较小范围内的小数。 双精度浮点数：使用float64类型表示，可表示更大范围内的小数。...(num2); } } Python对比： # 单精度浮点数（Python没有单精度浮点数类型） # 使用float表示浮点数 num1 = 3.14 print(num1) # 双精度浮点数...与Java相比，Go语言的整数类型没有固定的字节大小，这为程序员提供了更大的灵活性。与Python相比，Go语言的整数类型区分了有符号和无符号类型。 其次，浮点数类型用于表示小数值。...在Go语言中，有单精度浮点数和双精度浮点数两种类型。单精度浮点数可以表示较小范围内的小数，而双精度浮点数可以表示更大范围内的小数。与Java相比，Go语言的浮点数类型具有相似的基本类型。
文章目录 前言 1 示例介绍 2 解析脚本 3 调试结果 前言 利用腾讯云物联网开发平台的设备数据引擎，可以非常灵活地调整设备上报上来的数据，将其转化成产品的数据模版JSON协议，方便应用的统一处理。...这篇笔记是一个示例，演示如何将四字节的设备数据转化成单精度浮点数。...1 示例介绍 常见的两个字节的数据转化成16位整数，做个简单的移位就可以。 但如果是四字节的数据需要转化成单精度的浮点数，采用 IEEE-754 标准，需要考虑符号位、阶码和尾数，非常复杂。...例如，C1480000 为 16 进制表示一个浮点数， 为 32 位,四字节,单精度， 转换结果为： -12.5。...); s[1] = '0x'+bytes[1].toString(16); s[2] = '0x'+bytes[2].toString(16); s[3] = '0x'+bytes[3].toString
其中单精度格式具有 24 位有效数字，而双精度格式具有 53 位有效数字，相对于十进制来说，分别是 7 位 (224 ≈ 107) 和 16 位 (253 ≈ 1016) 有效数字。...两种扩展的浮点数：单精度扩展和双精度扩展。此标准并未规定扩展格式的精度和大小，但它指定了最小精度和大小：单精度扩展需 43 位字长以上，双精确度扩展需 79 位字长以上 (64 位有效数字)。...这里我们只简单介绍单、双精度，其中重点介绍单精度，双精度与单精度原理是一样的，只是表示的位数长度不同。 浮点数的组成（sign 符号、exponent 指数、fraction 尾数）： ?...第一个示例：263.3，先拆解一下：263.3 => 整数 263 + 小数0.3 正式开始推算前，先介绍三种十进制转二进制的三种方法：除基取余法、减权定位法、乘基取整法。...(45)10 = (101101)2 45.45 –> 101101.0111001100…(1100循环) 可以使用toString查看十进制转二进制的结果，与上面计算出来的结果进行对比。
在脑中干想了良久，其时的疑惑主要有两点： 1.6 转换为整形怎么就变成了负数。 1 转换为浮点数怎么就变成了 1.60。...分析 面对这类问题，现象诡异程序简单，能想到的最有效的方法之一就是看汇编。...来把相关的数转换成二进制验证一下（IEEE 浮点数表示法相关知识见附：IEEE 754 浮点数表示法）： -1717986918 转换成十六进制为 -0x66666666，对应的二进制为： 1110 0110...0110 0110 0110 0110 0110 因为负数在内存中使用补码存储，故将如上二进制转换为补码才是它在内存中的样子： 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1010 1073322393...：尾数 单精度（32 位） S：1 位 Exp：8 位，二进制科学计数法中的指数加 127（2^(8-1)-1） Mantissa：23 位，二进制科学计数法中的小数部分 双精度（64 位） S：1 位
在脑中干想了良久，其时的疑惑主要有两点： 1.6 转换为整形怎么就变成了负数。 1 转换为浮点数怎么就变成了 1.60。...分析 面对这类问题，现象诡异程序简单，能想到的最有效的方法之一就是看汇编。...来把相关的数转换成二进制验证一下（IEEE 浮点数表示法相关知识见附：IEEE 754 浮点数表示法）： -1717986918 转换成十六进制为 -0x66666666，对应的二进制为： 1110 0110...0110 0110 0110 0110 0110 因为负数在内存中使用补码存储，故将如上二进制转换为补码才是它在内存中的样子： 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1010 1073322393...：尾数 单精度（32 位） S：1 位 Exp：8 位，二进制科学计数法中的指数加 127（2^(8-1)-1） Mantissa：23 位，二进制科学计数法中的小数部分 双精度（64 位
这篇笔记是一个示例，演示如何将四字节的设备数据转化成单精度浮点数。...1 示例介绍 常见的两个字节的数据转化成16位整数，做个简单的移位就可以。 但如果是四字节的数据需要转化成单精度的浮点数，采用 IEEE-754 标准，需要考虑符号位、阶码和尾数，非常复杂。...例如，C1480000 为 16 进制表示一个浮点数， 为 32 位,四字节,单精度， 转换结果为： -12.5。...let buffer = new ArrayBuffer(4); let s = new Uint8Array(buffer); s[0] = '0x'+bytes[0].toString(16...); s[1] = '0x'+bytes[1].toString(16); s[2] = '0x'+bytes[2].toString(16); s[3] = '0x'+bytes[3].toString
254 转为16进制 ? ? 注意:我使用的是STM32,它储存数据的时候低位在前高位在后 咱比较喜欢这样看数据 00 00 00 FE 这就是254 65536 转为16进制 ? ? ...00 01 00 00 这就是65536的16进制表示 说明 大家有没有疑问为什么写的是转化为4字节 ? ...IEEE754规约就是规定的一个数据转换为4字节作为传输 大家如果做仪器仪表通信做久了就会发现几乎都是转换为4字节 只不过在传输的时候有的仪器仪表是先传输高位 就像咱上面的 65536 16...进制是 00 01 00 00 有极少数的仪器仪表先传输低位 00 00 01 00 220.5 转为16进制 ?...有16进制浮点数数据了,转为浮点数 假设数据是 00 80 5C 43 ? ?
Go语言中的浮点数遵循IEEE-754标准，用部分bit位表示尾数，另一部分bit位表示指数。尾数用来表示基本值，指数将与尾数进行相乘得到的结果为最终的数值。...在双精度浮点类型(float64)中，分别用11个和52个bit位表示指数和尾数，剩下的1个bit位表示符合。可以用下面的计算公式将浮点数转为十进制数。...那我们在开发程序的时候需要注意什么呢？第一个需要注意的是比较操作，使用 == 运算符比较两个浮点数可能会导致不准确。我们应该比较它们的差值，看差值是否在一个小的误差内。...根据IEEE-754标准，NaN是唯一满足 f!=f的浮点数。下面是创建特殊浮点数的示例。...到目前为止，我们已经看到十进制数到浮点数的转换可能存在精度下降，这是由于转换导致的错误。此外，还要注意错误可以在一系列浮点运算中累积, 通过下面这个例子进行说明。
02问题处理 聪明的小脑袋瓜子极速运转，一下子就出来了解决方案： ① 首先分开读64个位回来？然后自己按照IEEE-754标准来计算？...等等，但是mcgsPro没有64位浮点的IEEE-754标准计算指令啊，只有32位？ 自己写脚本计算IEEE-754？？？...，你这是modbusTCP啊，流量计是modbusRTU的,难不成你还现在去买个RTU转TCP网关啊，蚊都训喇！...④ 对应进行窗口组态，安排测试 按照想法设置好程序了，咱现在开始测试，测试前呢，先找来一段实际通讯的数据，按照数据帧数值来测试，因为我也不会算IEEE-754对吧，随便输几个数据出来结果也不知道对不对...然后我们开始我们的实际测试，为了测试方便，我把两个32位整型地址的输入框，修改成16进制了： 实测满分！ 作 者 简 介 旭芬 广州番禺 昆仑通态 莞福大区客户经理
0.浮点数 浮点数包括float，和double，还有long double，这些书上面都有解释，我们不再赘述，只挑重点讲一讲： 单精度float和双精度double浮点数，那么单精度和双精度有什么区别...精度范围为2^52-1=4503599627370495，为16位。所以精度最高位16位，一定可以保证15位，这也double精度位15 ~ 16位的原因。 也是单精度8和双精度16的由来。...3.如果前两位为0x或者0X则表示基数为16，相当于十六进制。...举个例子： 无符号数10转换为有符号数 无符号数10的二进制写法：0000 1010 根据三步法得到： 有符号数10的二进制写法：0000 1010 还是10 无符号数129转换为有符号数...举个例子： 有符号数-7转换为无符号数 有符号数-7的二进制写法：1000 0111 根据三步法得： 反码：1111 1000 补码：1111 1001 也就是无符号数249 ?
3、小数的二进制和十进制转换 为了方便后面的内容顺利进行，复习下二进制和十进制的转换，其中主要涉及到小数的转换。 二进制转十进制 和整数转换一样，采用各位数值和位权相乘。...十进制转二进制 十进制整数转二进制采用“除 2 取余，逆序排列”法。...6、程序确认下 IEEE754 的如上规定 读到这里，希望你能坚持下去。为了进一步加深理解，我画一张图和一个确认程序。 一张图 ? 这张图是单精度浮点数 0.15625 的内存存储表示。...程序确认单精度浮点数的内存表示 使用 Go 语言编写一个程序，能够得到一个单精度浮点数的二进制内存表示。...（讨论单精度的情况，因此实际是 0.1+0.2 = 0.300000004） 出错的原因 出现这种情况的根本原因是，有些十进制小数无法转换为二进制数。如下图： ?
采用IEEE-754标准定义的64位浮点数格式表示。 整数在实际操作时（如数组索引），则是基于32为整数。...被零整除 简单的返回±Infinity console.log(0 / 0) // NaN 二进制浮点数与四舍五入错误 实数有无数个，但JavaScript通过浮点数的形式只能表示有限个数。...当JavaScript使用实数时，常常只是真实值的一个近似表示。 IEEE-754浮点数表示法是一种二进制表示法，可以精确地表示分数。如：1/2、1/8和1/1024等。...但常用的分数都是十进制分数，二进制浮点数并不能精确表示类似0.1这样的简单数值。...( ) 始终向下舍入最接近的整数 Math.round( ) 执行四舍五入 Math.fround( ) 放回数值最接近的单精度（32位）浮点数表示 Math.trunc( ) 返回给定数字的整数部分
rust是静态强类型语言，它在编译时就需要知道所有变量的类型，并且不同类型的数据之间是不允许进行运算的。 整数类型 rust根据整数占据的二进制位数，提供了以下多种整数类型。...类型长度 有符号 无符号 8-bit i8 u8 16-bit i16 u16 32-bit i32 u32 64-bit i64 u64 128-bit i128 u128 arch isize usize...浮点数采用 IEEE-754 标准表示。f32 是单精度浮点数，f64 是双精度浮点数。 NaN 对于数学上未定义的结果，Rust使用NaN来处理这些结果。...同时_也可以和python中类似，用来对大数进行多位分割书写。...("{sum}"); sum = (12_i32 + 3.3_f64 as i32).into(); // 先将3.3从f64转为i32，那么3.3就会变成3，然后在将12+3的结果转为
, 重点是下面这条. float是单精度浮点数,double是双精度浮点数....单精度与双精度什么区别 根据国际标准IEEE 754，任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式： (-1)^s表示符号位，当s=0，V为正数；当s=1，V为负数。...对于32位的单精度浮点数，最高的1位是符号位s，接着的8位是指数E，剩下的23位为有效数字M。 对于64位的双精度浮点数，最高的1位是符号位S，接着的11位是指数E，剩下的52位为有效数字M。...浮点数转成内存存储 为了避免产生上面那种画马的跳跃,我们一小步一小步,看看浮点数据具体怎么在内存中存储的.双精度与单精度类似,这里我以单精度为例. 先将这个实数的绝对值化为二进制格式。...,而产生这种的差异的原因就是单精度浮点数小数位23位不足以存储所有二进制数(26位). ?
浮点数分为单精度和双精度，其存储结构如下图（平板手绘的草图，凑合看…..）： 以32位单精度浮点数为例： 1：符号位：占1位，用0表示正数，1表示负数； 2：尾数位：占23位，根据浮点数标准，浮点数整数部分一定为...，表示0.1，加上隐藏的整数部分1即为1.1；那么这个2进制浮点数位+1.1*2^2=110，转换为10进制即为5。...导致浮点数丢失精度的原因有很多，这里举两个例子： 1）10进制小数转二进制小数 我们知道10进制小数转二进制小数的方法是乘以2取整数，假设计算机可以存4位尾数。...我们把0.4转换为2进制来看看： 0.42=0.8 取0 0.82=1.6 取1 0.62=1.2 取1 0.22=0.4 取0 0.42=0.8 取0 0.82...为什么说浮点数的精度是6位 这里这样说不精确，正确的说法是32位单精度浮点数有6位有效数字，百度会发现网上很多地方说为6位的原因是尾数占23位，2^23=8388608，可以完全覆盖6位数，这个理由是错误的
： # 将数字字符串转换为整数，数字字符串通过进制转换为整数 >>> int('18'), int('100', 8) (18, 64) # 将进制数转换为整数 >>> int('0x40',16),int...既然十进制可以转换为二进制，那么其实使用同样的原理也可以转换为其他进制，python也为我们提供了十进制转换成八进制和十六进制的方法，分别是oct和hex。...比如：11.2的小数部分0.2转换为2进制则是无限循环的00110011001100110011......单精度在存储的时候用23bit来存放这个尾数部分（前面9比特存储指数和符号）；同样0.6也是无限循环的。 这里有一个问题，就是当我们的计算需要使用更高的精度（超过16位小数）的时候该怎么做呢？...其实很简单，Python会把两个值转换为其中最复杂的那个对象的类型，然后再对相同类型运算。 比如上面的例子中，会先把10转换为10.0然后再与3.14159相加。
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