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[转]float32数据在内存中的存储方法

//通过将float64类型指针转化为uint64类型指针，我们可以查看一个浮点数变量的位模式。
func Float64bits(f float64) uint64 {
   fmt.Println(reflect.TypeOf(unsafe.Pointer(&f)))  //unsafe.Pointer
   fmt.Println(reflect.TypeOf((*uint64)(unsafe.Pointer(&f))))  //*uint64
   return *(*uint64)(unsafe.Pointer(&f))
}

https://www.cnblogs.com/sunsky303/p/11820500.html

package main
 
import (
  "log"
  "unsafe"
  "fmt"
  "reflect"
  "strconv"
)
 
func Uint(i int, p *int)uint{
   //return *(*uint)(unsafe.Pointer(&i))
  log.Println(&i)
  log.Println("==", p == &i)
  return *(*uint)(unsafe.Pointer(&i))
}
 
//通过将float64类型指针转化为uint64类型指针，我们可以查看一个浮点数变量的位模式。
func Float64bits(f float32) uint64 {
   fmt.Println(reflect.TypeOf(unsafe.Pointer(&f)))  //unsafe.Pointer
   fmt.Println(reflect.TypeOf((*uint64)(unsafe.Pointer(&f))))  //*uint64
   return *(*uint64)(unsafe.Pointer(&f))
}
 
func main() {
  a := 12
  log.Printf("%T", Uint(a, &a))
  log.Println("---------")
  log.Println(&a)
  log.Println(*&a)
 
  f := float32(2.5)
  t := Float64bits(f)
  fmt.Println(strconv.FormatInt(int64(t), 2)) 
  log.Println(t)
}

转，原文: https://www.cnblogs.com/onedime/archive/2012/11/19/2778130.html

package main
 
import (
  "log"
  "bytes"
  "encoding/binary"
)
 
//整形转换成字节
func IntToBytes(n int) []byte {
  x := int32(n)
  bytesBuffer := bytes.NewBuffer([]byte{})
  binary.Write(bytesBuffer, binary.BigEndian, x)
  return bytesBuffer.Bytes()
}
 
func float64ToByte(f float32) []byte {
    var buf bytes.Buffer
    err := binary.Write(&buf, binary.BigEndian, f)
    if err != nil {
        log.Println("binary.Write failed:", err)
    }
    return buf.Bytes()
}
 
func main() {
  var a int 
  a = 637
  log.Println(IntToBytes(a))
 
  var b,c,d float32
  b =1.251
  log.Println(float64ToByte(b))
  c = 4.5 
log.Println(float64ToByte(c))
  d = 17.625
log.Printf("%x",float64ToByte(d))
}

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浮点型变量在计算机内存中占用4字节（Byte）,即32-bit。遵循IEEE-754格式标准。
一个浮点数由2部分组成：底数m 和指数e。
                          ±mantissa × 2exponent
（注意，公式中的mantissa 和 exponent使用二进制表示）
底数部分　使用２进制数来表示此浮点数的实际值。
指数部分　占用８-bit的二进制数，可表示数值范围为0－255。　但是指数应可正可负，所以IEEE规定，此处算出的次方须减去127才是真正的指数。所以float的指数可从 -126到128.
底数部分实际是占用24-bit的一个值，由于其最高位是e位，所以最高位省去不存储，在存储中只有23-bit。
到目前为止，底数部分 23位加上指数部分 8位使用了31位。那么前面说过，float是占用4个字节即32-bit,那么还有一位是干嘛用的呢？   还有一位，其实就是4字节中的最高位，用来指示浮点数的正负，当最高位是1时，为负数，最高位是0时，为正数。
   浮点数据就是按下表的格式存储在4个字节中：
        Address+0       Address+1            Address+2    Address+3
Contents     SEEE EEEE     EMMM MMMM     MMMM MMMM     MMMM MMMM      S: 表示浮点数正负，1为负数，0为正数
      E: 指数加上127后的值的二进制数
      M: 24-bit的底数（只存储23-bit）
主意：这里有个特例，浮点数为0时，指数和底数都为0，但此前的公式不成立。因为2的0次方为1，所以，0是个特例。当然，这个特例也不用人为去解决，编译器会自动去识别。

      通过上面的格式，我们下面举例看下4.5在计算机中存储的具体数据：
    Address+0                 Address+1       Address+2      Address+3
Contents        0x40 0x90 0x00                      0x00     接下来我们验证下上面的数据表示的到底是不是4.5，从而也看下它的转换过程。
由于浮点数不是以直接格式存储，他有几部分组成，所以要转换浮点数，首先要把各部分的值分离出来。
          Address+0    Address+1                  Address+2             Address+3
格式         SEEEEEEE     EMMMMMMM       MMMMMMMM     MMMMMMMM
二进制 01000000 10010000       00000000 00000000
16进制 40 90 00                            00
       可见：
       S: 为0，是个正数。
       E:为 10000001 转为10进制为129，129-127=2，即实际指数部分为2。
       M:为 00100000000000000000000。这里，在底数左边省略存储了一个1，使用实际底数表示为 1.00100000000000000000000
       到此，我们吧三个部分的值都拎出来了，现在，我们通过指数部分E的值来调整底数部分M的值。调整方法为：如果指数E为负数，底数的小数点向左移，如果指数E为正数，底数的小数点向右移。小数点移动的位数由指数E的绝对值决定。
      这里，E为正2，使用向右移2为即得：
  100.100000000000000000000
至次，这个结果就是4.5的二进制浮点数，将他换算成10进制数就看到4.5了，如何转换，看下面：
小数点左边的100 表示为 (1 × 2²) + (0 × 2¹) + (0 × 2⁰), 其结果为 4。
小数点右边的 .100… 表示为 (1 × 2^-1) + (0 × 2^-2) + (0 × 2^-3) + ... ，其结果为.5 。
以上二值的和为4.5，由于S 为0，使用为正数，即4.5 。
所以，16进制 0x40900000 是浮点数 4.5 。

上面是如何将计算机存储中的二进制数如何转换成实际浮点数，下面看下如何将一浮点数装换成计算机存储格式中的二进制数。
举例将17.625换算成 float型。
首先，将17.625换算成二进制位：10001.101   ( 0.625 = 0.5+0.125, 0.5即 1/2, 0.125即 1/8 如果不会将小数部分转换成二进制，请参考其他书籍。) 再将 10001.101 向右移，直到小数点前只剩一位成了 1.0001101 x 2的4次方（因为右移了4位）。此时我们的底数M和指数E就出来了：
底数部分M，因为小数点前必为1，所以IEEE规定只记录小数点后的就好，所以此处底数为   0001101 。
指数部分E，实际为4，但须加上127，固为131，即二进制数 10000011
符号部分S，由于是正数，所以S为0.
综上所述，17.625的 float 存储格式就是：
0 10000011 00011010000000000000000
转换成16进制：0x41 8D 00 00
所以，一看，还是占用了4个字节。