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关于float在32位和64位的转换?

1、如图在vs下，做了两个加法后，cvtss2sd指令把标量单精度浮点数转化为标量双精度浮点数，而xmm是sse指令常用的寄存器。

2、对于float32（单精度）来说，表示尾数的为23位，除去全部为0的情况以外，最小为2-23，约等于19*10-7，所以float小数部分只能精确到后面6位，加上小数点前的一位，即有效数字为7位。

3、在 MATLAB 中，可以使用 typecast 函数将 32 位二进制数据类型转换为 float 型。

4、所以当int转换为float时，是由准确值变成了近似值，所以会丢失精度。比如int 的1000，转换为浮点型时，可能会被存成1000.00000000001，用来计算或者输出时看不出区别，实际上是已经有变化了。

5、（4）char c：2AH，　这也是补码，其真值是：－D6H。

相关问答

Q1: 浮点数有效位?

1、浮点数的概念是相对于定点数的，浮点数是精度可变的一种表示法，其表示的数越大，其精度就越低，这也刚好满足科学上的需要。

2、因为 10^7 16777216 10^8，所以说单精度浮点数的有效位数是7位。考虑到第7位可能的四舍五入问题，所以单精度最少有6位有效数字（最小尺寸）。

3、同理float64（单精度）的尾数部分为52位，最小为2-52，约为22*10-16，所以精确到小数点后15位，加上小数点前的一位，有效位数为16位。

Q2: 浮点数简述

浮点数是指带有有限位小数的有理数，如-0.00、201 等。整数既可以是整数，也可以是浮点数，例如255 是整数，而250 则是浮点数。整数运算，得到的结果是一个整数，并且计算结果中的小数部分将被忽略。

浮点数是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。

C语言中，双精度浮点(double)型，占8 个字节（64位）内存空间。

规格化时，尾数左移一位，阶码减1，即左规，尾数右移一位，阶码叫1，即右规。

浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。

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