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如果你看看IEEE754标准，你会发现浮点数的概念是相对于固定点数的。浮点数是一种可变精度的表达式。它所代表的数字越大，其精度就越低。这正好符合科学的需要。
单精度浮点数为32位，格式如下：字段：符号位索引（顺序码）尾数长度：1.823二进制：0.0亿，可见用来表示原始数据的实数部分是23位的尾数部分。由于计算机的内部错误和十进制转换的问题，23位二进制被转换成十进制，最后一个有效数字是6-7位。具体操作规程见本标准。
这个数字就像一个浮小数点，这是数学中科学的计数方法。。。。它由顺序码和尾码组成，即科学计数法中的有效数和指数，类似于这个1.0*10^9，所以数字是10亿。我们只需要记录两个关键数字1和9就可以代表10亿。占用的空间很小，只有两个数字。如果你把普通的数字写成100000000，那么你需要记录11和9个零，它们占据了很大的空间。这个数字的小数点不是浮点数，所以不叫浮点数。你需要用小数点前后记录所有数字，使用空格与有效位数无关，但与位数有关。它会占用更多的空间。浮点数可以节省空间，而且用浮点数来表示小数也很好。因此，在计算机中，浮点数用于小数和数字较高的数字。你不能用int来表示一亿和两亿。。。。浮点数是科学的计数方法，不同的是计算机是二进制浮点数，我们的1.3e-10数字是十进制。。。。
如果您查看IEEE754标准，您可以看到浮点数的概念是相对于固定点数的。浮点数是一种可变精度的表达式。它所代表的数字越大，其精度就越低。这正好符合科学的需要。单精度浮点数为32位，格式如下：字段：符号位索引（顺序码）尾数长度：1823二进制：十亿，我们可以看到用来表示原始数据的实数部分是23位尾数部分，由于计算机内部错误和十进制转换的问题，将23位二进制转换成十进制，有效数字为6-7，具体操作规则请参照本标准。
浮点型数据的取值范围：计算机中实数的内部表示是由特定的系统来规定的，其中许多采用了现行的国际标准（IEEE标准，IEEE是国际著名技术组织）：（1）浮点型数据是用4字节32位二进制表示的。用这种方法表示的数字约有7位十进制有效位，数值范围约为±（3.4×10^38 4×10^38）；（2）双精度类型的数字用8字节64位二进制表示。双精度数字约有16位十进制有效位，数值范围约为±（1.7×10^308）7×10^308）；（3）长双精度类型的数字由10字节80位二进制表示，约有19位十进制有效位，数值范围约为±（1.2×10^4932～1.2×10^4932）。
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