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数据的存储(整形浮点

#1024程序员节|用代码,改变世界# 目录 一、整形的存储 1.原码、反码、补码的概念 (1)正数的原反补码: (2)负数的原反补码: (3)原码运算: 2.大小端介绍: 二、浮点的存储 1.浮点的存储...2.浮点的读取: 一、整形的存储 以整形int为例,我们知道在c语言中整形int占四个字节,那么在计算机中这四个字节又是怎样将数据存储下来的呢?...二、浮点的存储 我们可以先看一段代码:试着猜一下结果 //编号:001 #include int main() { int a = 6;//定义一个整形变量a float* p...比如,2^10的E是10,所以保存成32位浮点数时,必须保存成10+127=137,即 10001001。 举个例子:浮点float= -6.5的存储。...-6.5(十进制)---->0110.1(二进制)---->1.101*2^2 S=1,M=1.101,E=2 2.浮点的读取: 我们知道浮点在内存中的存储后,将步骤反过来就是取出的过程了。

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【C语言】整形数据和浮点数据在内存中的存储

//分别以整形浮点的方式打印a和*p的值 *p = 8.0; //通过指针解引用的方式将a的值改为8.0 printf("a的值为:%d\n", a); printf("*p的值为:%...f\n", *p); //再分别以整形浮点的方式打印a和*p的值 return 0; } 该程序放入vs编译器后的运行结果如下: 可以发现一个有趣的现象,当我们使用...%f来打印一个整形时,大概率编译器都会打印出一个0.000000出来,而使用%d来打印一个浮点数据时编译器大概率会打印出一个(看似)非常大且没有规律的数字。...但接下来我们一起探究一下整形数据和浮点数据在内存中的存储后,就能明白其实编译器给出的这些数字是经过非常严格的计算得来的,而不是我们想象的那样是个随机值。...三.了解浮点数据在内存中的存储方式 了解了整形数据在内存中的存储方式后,我们再来看浮点数据是如何在内存中存储的, 首先我们来看看浮点数是什么:(来源:百度百科)

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64位浮点32位浮点

TIA中已经支持64位高精度的浮点格式,当S7-1200/1500与S7300/400通讯的时候,这些高精度的浮点数是无法在300/400里计算,必须转成32为浮点数,剑指工控里很多网友都不知道该如何转换...,那在这里我们首先看一下32位浮点数的格式。...: 11bit (62-52) 尾数部分Mantissa (M) : 52bit (51-0) 双精度的指数部分(E)采用的偏置码为1023 解决方法: 双精度浮点和单精度浮点主要区别就是...: 1、指数,双精度指数11为,最大值为308计算为(指数11位形成的数量-1027),单精度浮点数8位,最大38,计算(8位形成的数值-127),双精度单精度的指数计算是(指数11位形成的数值-1027...)+127. 2、小数,无论单精度还是双精度小数部分计算方式一样,所以可以直接从双精度浮点小数中截取前23位就可以了。

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MySQL 浮点的显示问题

那么MySQL的浮点在什么情况下表示成正常的实数(如0.18,2.345),什么情况下表示成科学计数法(如1.23e+12,2.45e-16)呢?...下面我们进行更精确的实验以及从源码角度来解释MySQL对于浮点数的显示问题。...另外由于上面的select并没有来自某个具体表,所以浮点数展示的规则是和存储引擎没有关系的,MySQL对于浮点数展示包装的逻辑是在server层完成的。 我们去代码里验证一下这个规律是否正确。...如果同样数值的’e’format不会丢失有效数字,MySQL就会把该浮点数从’f’format转为’e’format。 下面的这个if语句确定了用’f’format表示浮点数的条件。...2个条件: 用’f’format表示浮点数不会因为宽度限制造成精度丢失。

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matlab数据类型 —— 浮点

〇、概述 浮点:与整型不同,浮点是指可以有小数点及以后数据部分的数据。...将数据转换成浮点 >> x=100 %不用强赋值double给x x = 100 >> >> y=double(100) %使用强赋值double给y y = 100...>> >> z=single(100) %使用强赋值single给z z = single 100 >> >> whos Name Size...运算中的注意事项 双精度浮点 与 整型 做数学运算结果仍是 整型 (上一节说的) 双精度浮点 与 单精度浮点 做数学运算结果是 单精度浮点 双精度浮点 与 字符、逻辑 做运算结果是 双精度浮点...单精度浮点 与 整型 不能做数学运算 (上一节说的) 单精度浮点 与 字符、逻辑 以及 任何浮点 做运算都是 单精度浮点

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【Python】数据类型转换 ( 数据类型转换函数 | 整数 浮点字符串示例 | 字符串整型 浮点示例 | 整数 浮点数互相转换 )

文章目录 一、数据类型转换 1、数据类型转换函数 2、整数字符串示例 3、浮点字符串示例 4、字符串整型 / 浮点示例 5、转换失败案例 6、浮点数 / 整数 互相转换 一、数据类型转换 -...--- 1、数据类型转换函数 数据类型转换函数 : int(x) : 将 x 数据转为 整型数据 ; float(x) : 将 x 数据转为 浮点数据 ; str(x) : 将 x 数据转为 字符串类型数据...= str(age) # 打印转换后的变量类型 print(type(age_str), age_str) 执行结果 : 11 11 3、浮点字符串示例...代码示例 : # 定义一个变量 其值为浮点 11 age = 11.11 # 打印变量的类型 print(type(age), age) # 将 age 变量转为字符串类型 age_str =.../ 浮点示例 代码示例 : # 字符串转为 int 整型 num = int("11") print(type(num), num) # 字符串转为 float 类型 num_float = float

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C语言浮点精度缺失解决

在百思不得其解下 ,我查阅各个文章都没有很好的 专门关于 浮点精度缺失 导致 预期结果 的文章 所以在此记录, 结果: 其实在C语言中浮点是有误差的,会导致结果不一样, 比如我们不可以直接把两个浮点用...= 比较的(注:只要是关于大小比较都不可以),因为小数位是不一样的,所以再等号上要比较浮点解决方法是 abs(x-y) <1e-6 (小于则认为二者一样,否则不一样(大于或者小于,要得到具体去掉绝对值函数...0.3333那结果是0.0000333就不为0, 那么如果此时判断语句为if Δ<0 就不能达到预期效果了,所以为了避免这种情况,解决办法: 设置一个足够小的值(一般情况用10e-6)当作0,使其作为浮点之间判断大小的准则

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C语言进阶:浮点数据的存储

一.浮点数据类型 float double long double 注意在定义 float 类型的变量时,默认是 double 的,在数据后面加个 f 就是float类型的了。...浮点数存储规则 根据国际标准IEEE( 电器和电子工程协会 ) 754,任意一个二进制浮点数V可以表示成下面的形式: --(-1)^ S * M * 2 ^ E --(-1)^ S 表示符号位,当 S...IEEE 745 规定: 1.对于32位的浮点数,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。...下面以32位的浮点数为例: 然后,指数E从内存中取出还可以再分成三种情况: E不全为0或不全为1 这时,浮点数就采用下面的规则表示,即指数E的计算值减去127(或1023),得到真实值,再将 有效数字...这就涉及到浮点数据的存储与读取了 请看下图: 我们把代码改成下图所示,就能看见小数点后更多的数字: 例2: #include int main() { float a=5.5f

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Golang系列之浮点与复数类型

Golang系列之浮点与复数类型 1、浮点类型定义 浮点类型也可以称之为浮点数,用于存储小数类型的数据,比如3.14等等,都是浮点 var price float32 = 100.12 fmt.Println...("price="+price) 2、浮点类型表示 浮点存储分为三个部分,符号位+指数位+尾数位,一般使用E指数位来表示, E为16进制的一个符号指数位,表示的是10的n次方,eg:1.34E08,...可以精确到小数点后15位 类型 占用存储空间大小 范围 单精度float32 4字节 -3.403E38 ~3.403E38 双精度float64 8字节 -1.798E308 ~ 1.798E308 注意: go浮点默认类型是...只能在允许误差的情况,进行比较,方法引用博客:Go 数据类型篇:浮点与复数类型 // 最小误差值 p := 0.000001 // 判断两个浮点数误差是否在误差值之间 if math.Dim(float64...(fNum1), fNum2) < p { fmt.Println("fNum1 和 fNum2 相等") } 5、复数类型 我们常将整型和浮点称之为实数,而复数是实数的拓展延伸。

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CC++ 学习笔记一(整型浮点

65535; s = s+1; if (s > 100) { printf("s > 100"); }else{ printf("s < 100"); } 同样情况也会发生在有符号整型数据中 浮点数在计算机中的编码...浮点数其实就是科学计数法在计算机中的表现形式。...这也浅出一个编程中经常遇到的问题,浮点数为什么很多情况下并不是精确的 浮点数为什么是不精确的? 最直接的原因,便是十进制数的小数位,在小数最后一位非5时,并不能精确的转换成二进数。 如。...0.0999998 float a = 123.5; float b = 123.4; printf("a-b = %f \n",a-b); //a-b = 0.099998 但对于最后一位小数位5的浮点数而言...float a = 123.5; float b = 122.5; printf("a-b = %f \n",a-b); // a-b = 1.000000 在实际运用中,对于浮点数的比较是否相同

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