[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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 | 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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 | 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)) } |
----------------------------
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。
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· AI与.NET技术实操系列:基于图像分类模型对图像进行分类
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· 25岁的心里话
· ollama系列01:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 按钮权限的设计及实现
2018-04-07 [转]文件IO详解(二)---文件描述符(fd)和inode号的关系
2016-04-07 javascript 实现加法分离。 plus(3)(4); // => 得到 7