两种基本浮点格式:单精度和双精度.IEEE单精度格式具有24位有效数字,并总共占用32 位.IEEE双精度格式具有53位有效数字精度,并总共占用64位 两种扩展浮点格式: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.例如,IEEE 双精度扩展格式必须至少具有64位有效数字,并总共占用至少79 位 浮点运算的准确度要求:加.减.乘.除.平方根.余数.将浮点格式的数舍入为整数值.在不同浮点格式之间转换.在浮点和整数格式之间转换以及比较.求余和比较运算必须精确无

场景 表示时间的数据格式为浮点数,如下: 需要将其格式化为{H:min:s.ms}格式的字符串,效果如下: 注: 博客主页:https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi关注公众号 霸道的程序猿 获取编程相关电子书.教程推送与免费下载. 实现 /// <summary> /// 把浮点数格式化为{H:min:s.ms}格式的字符串 /// </summary> /// <param name="f">要格式化的浮点

参考: http://jimmygod.blog.163.com/blog/static/43511339200792605627411/ http://blog.csdn.net/archersaber39/article/details/51422602 ------------------------------------------------------------------------------- 我两年前就知道不应该用==号来判断浮点数的相等了,因为存在一个精度的问题,但是一

这是浮点数的通常表示形式,在IEEE754中,单精度浮点数有如下形式: 位单精度 个比特存储. 位长 至23偏正值(实际的指数大小+127) 至0位编号(从右边开始为0) S为符号位,Exp为指数字,Fraction为有效数字. 指数部分即使用所谓的偏正值形式表示,偏正值为实际的指数大小与一个固定值(32位的情况是127)的和.采用这种方式表示的目的是简化比较.因为,指数的值可能为正也可能为负,如果采用补码表示的话,全体符号位S和Exp自身的符号位将导致不能简单的进行大小比较.正因为如此,指数部

在做上位机开发过程中,经常会碰到字节数组与浮点数,整数等数据之间的转换,有时为了验证数据是否解析正确,得借助于IEEE浮点数工具,本文把基于c#实现的浮点数与字节数组(或16进制的字符串)转换的实现方法分享如下: /// <summary> /// 将二进制值转ASCII格式十六进制字符串 /// </summary> /// <paramname="data">二进制值</param> /// <paramname="l

因工作需要,把再串口通信中浮点数与字节流的数据转换函数放在这,转发的,谢谢原作者. 今天花了一天的时间搜罗资料,为了解决一个串口编程的进制转化问题.因为串口传送的浮点数据格式与IEEE-754标准(32)有关.此标准长度为32位,四个字节的浮点数据传送顺序为先低字节后高字节,作为8个ASCII码传送.格式:D31符号位(1位表正负),D30-D23价码(8位),D22-D0尾数(23位). 希望能够研究此块的同行们提供些帮助,下面是C#的转化方法: /// <summary> /// 将二进制

IEEE754 浮点数 1.阅读IEEE754浮点数 A,阶码是用移码表示的,这里会有一个127的偏移量,它的127相当于0,小于127时为负,大于127时为正,比如:10000001表示指数为129-127=2,表示真值为2^2,而01111110则表示2^(-1). B, 尾数全都是小数点后面的数, C, 但尾数中省略了一个1,因此尾数全为0时,也是1.0...00; D,当尾数的值不为0时,尾数的最高有效位应为1,这称为浮点数的规格化表示 2.把十进制数5.75,161.875,-0.02

浮点数又称"实数",一个浮点数包含三个部分 符号位(S) 阶码 有效数字 S:阶码:有效数字 浮点数是由科学二级制来表示的. 三种类型的浮点数: 短浮点数(32bit):  S(bit31):阶码(bit30~bit23):有效数字(bit22~bit0) 长浮点数(64bit):  S(bit63):阶码(bit62~bit52):有效数字(bit51~bit0) 临时符点数(80bit):  S(bit79):阶码(bit78~bit64):有效数字(bit63~bit0) 浮点数

原文网址:http://www.cnblogs.com/zjujunge/archive/2012/09/13/2682613.html Intel聘请了最好的数值分析家来为8087FPU设计浮点数格式,他们设计的KCS浮点数标准的工作是如此出色,因此IEEE将这种格式作为IEEE浮点数格式的基础. 为了满足广泛的性能与精度需求,intel实际实现三种浮点格式:单精度.双精度以及扩展精度,本文以前两种讲解. 单精度浮点格式 单精度使用24位的尾数与8位的阶码,尾数通常表示的值在(1.0,2.0)

public  class IEEE754 { /// <summary> /// 将二进制值转ASCII格式十六进制字符串 /// </summary> /// <paramname="data">二进制值</param> /// <paramname="length">定长度的二进制</param> /// <returns>ASCII格式十六进制字符串</returns&

可能很多人都遇到过浮点数精度丢失的问题,下面以JavaScript为例. 1 - 0.9 = 0.09999999999999998 纳尼,不应该是0.1么,怎么变成0.09999999999999998呢?这就要从ECMAScript标准讲起了. ECMAScript 并不像其他编程语言一样对数值类型进行比较具体的划分.ECMAScript 中并不区分整数和浮点数,也不区分不同长度的整数和浮点数. ECMAScript 中的 Number 类型始终使用 64 位双精度浮点数来表示数值.这一方面

以下是参考<IEEE754 学习总结>并结合自己学习总结 一:前言二:预备知识 三:浮点数的表示范围四:将浮点格式转换成十进制数 一:前言 前不久在分析一个程序的过程中遇到了浮点运算,也就顺便学习了一下浮点数的存放格式(IEEE754标准),此文仅作为总结,其中举了几个典型的例子,如果你想深入了解IEEE754标准,我想本文并不太适合您. 二:预备知识 -----------------------------------------------------------------------

JS的基础类型Number,遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bit.如图 意义 1位用来表示符号位 11位用来表示指数 52位表示尾数 浮点数,比如 1 2 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) 此时只能模仿十进制进行四舍五入了,但是二进制只有 0 和 1 两个,于是变为 0 舍 1 入.这即是计算机

JS的基础类型Number,遵循 IEEE 754 规范,采用双精度存储(double precision),占用 64 bit.如图 意义 1位用来表示符号位 11位用来表示指数 52位表示尾数 浮点数,比如 1 2 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环) 此时只能模仿十进制进行四舍五入了,但是二进制只有 0 和 1 两个,于是变为 0 舍 1 入.这即是计算机

/*    设置浮点数的显示精度    cout.precision(int)可以设置浮点数的显示精度(不包括小数点)        注: 1.如果设置的精度大于浮点数的位数,如果浮点数能根据IEEE754精确表示,则补零:如果浮点数不能精确表示,则尽量接近         2.如果设置的精度小于浮点数的位数,采用科学计数法表示        3.precision(int)单独使用,表示设置有效位数:与fixed或者scientific连用,表示设置小数位的精度        4.precis

一.FITS 一般介绍二.FITS 的一般结构三.FITS 基本格式四.FITS 的随机组扩展五.FITS 的表扩展 (ASCII 表扩展)六.FITS 的一般扩展和块因子参考文献 FITS 基本格式及其扩展 柯大荣 赵永恒 (中国科学院北京天文台) 1993 年 7 月 摘 要 FITS (Flexible Image Transport System) 是国际天文学会(IAU)1982 年确定的世界各天文台之间用于数据传输.交换的统一标准格式.它描述了数据的定义和数据编码的一般方法.它是与机

整理自IEEE 754 IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准,为许多CPU与浮点运算器所采用.这个标准定义了表示浮点数的格式(包括负零-0)与反常值(denormal number)),一些特殊数值(无穷(Inf)与非数值(NaN)),以及这些数值的"浮点数运算符":它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况(包括例外发生的时机与处理方式). IEEE 754规定了四种表示浮点数值的方式:单精确度(32位).双精确度(64位).

定点数表达法的缺点在于其形式过于僵硬,固定的小数点位置决定了固定位数的整数部分和小数部分,不利于同时表达特别大的数或者特别小的数.计算机系统采纳了所谓的浮点数表达方式.这种表达方式利用科学计数法来表达实数,即用一个尾数(Mantissa也叫有效数字 ),一个基数(Base),一个指数(Exponent)以及 一个表示正负的符号来表达实数.浮点数利用指数达到了浮动小数点的效果,从而可以灵活地表达更大范围的实数. 当一个浮点数的尾数为0,不论其阶码为何值,该浮点数的值都为0.当阶码的值为它能表示的最

C语言中打印float或double类型最常用的是%f格式,最近看书时看到有使用%g格式打印. %f  表示按浮点数的格式打印. 小数点后固定6位 %e 表示以指数形式的浮点数格式输出. %g 表示自动选择合适的表示法输出. 例如: #include <unistd.h>#include <stdio.h> int main(){    float a = 3.2;    printf("a = %g\n", a);    printf("a = %f

本篇讨论的现象可以从下面这段脚本体现出来: >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 >>> 即:为什么有几行的输出看起来不对? 因为 Python 中使用双精度浮点数来存储小数.在 Py

http://www.cnblogs.com/kingwolfofsky/archive/2011/07/21/2112299.html 浮点数 1.   什么是浮点数 在计算机系统的发展过程中,曾经提出过多种方法表达实数.典型的比如相对于浮点数的定点数(Fixed Point Number).在这种表达方式中,小数点固定的位于实数所有数字中间的某个位置.货币的表达就可以使用这种方式,比如 99.00 或者 00.99 可以用于表达具有四位精度(Precision),小数点后有两位的货币值.由于