c语言里面的浮点数的表示方法有几种?分别是什么？
2种表示方法
1.十进制小数形式，如1.08，.98，18.；
2.指数形式，如3.45e6
浮点数的类型分3类：
1.float，单精度浮点数，（visual
c下）占用4个字节，表示范围：3.4e-38~3.4e38
2.double，双精度浮点数，占用8个字节，表示范围：1.7e-308~1.7e308
3.long
double，长双精度浮点数，占用10个字节，表示范围：1.2e-4932~1.2e4932
float&double二进制表示方式
参考： c语言中float、double、long double在内存中存储方式
浮点型变量在计算机内存中占用4个字节（4 Byte），即32-bit，一个浮点数由2部分组成：底数m 和 指数e；
底（尾）数部分：使用2进制数来表示此浮点数的实际值；
指数部分（E）：占用8=bit空间来表示，表示数值范围：0-255；后面介绍 用于存储科学计数法中的指数部分，并且采用 移位存储 方式；(2^E)
具体分析：
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部分: 表示浮点数正负，1为负数，0为正数。一位即可
E部分：指数加上127后的值的二进制数（why是加上了127之后的值？ 由于指数应可正可负，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.）
M部分：24-bit的底数（底数部分实际是占用24-bit的一个值，由于其最高位始终为 1 ，所以最高位省去不存储，在存储中只有23-bit。）
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。这个特例也不用认为去干扰，编译器会自动去识别。
（因为最终结果要减去127，所以在4的基础上要加上127）
浮点数的二进制表示，要求说明通俗，详细点，谢谢了
浮点数的二进制表示：
例如：-12.5 转为单精度二进制表示
12.5:
整数部分12，二进制为1100; 小数部分0.5, 二进制是.1，先把他们连起来，从第一个1数起取24位（后面补0）：
1100 .1 000 00000000 00000000
这部分是有效数字。（把小数点前后两部分连起来再取掉头前的1，就是尾数）
把小数点移到第一个1的后面，需要左移3位（1.1001 000 00000000 0000 0000 *2^3 ）, 加上偏移量127：127+3=130，二进制是10000010 ，这是阶码。
-12.5是负数，所以符号位是1。把符号位，阶码和尾数连起来。注意，尾数的第一位总是1，所以规定不存这一位的1，只取后23位：
1 10000010 10010000000000000000000
二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，借位规则是“借一当二”。
二进制数（binaries）是逢2进位的进位制，0、1是基本算符；计算机运算基础采用二进制。电脑的基础是二进制。电子计算机出现以后，使用电子管来表示十种状态过于复杂，所以所有的电子计算机中只有两种基本的状态，开和关。也就是说，电子管的两种状态决定了以电子管为基础的电子计算机采用二进制来表示数字和数据。
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。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
浮点数在计算机中是如何用二进制表示的
各种整型类型对大多数软件开发项目而言够用了。然而，面向金融和数学的程序经常使用 浮点数 。C语言中的浮点数有float、double和long double类型。
首先，我们从科学计数法来理解浮点数。
我们再把科学计数法换一种表达方式：
上式中有四个部分：
阶符和阶码的数值部分统称阶码，数符和尾数的数值部分统称尾数。
所以我们参考科学计数法，将浮点数表示为：
式中，r是浮点数阶码的底，即科学计数法中的10，但其实这个底不一定非要为10，可以是100、1000或者4和8，若将浮点数用二进制，则r=2。E为阶码，M为尾数。所以在计算机中，将r默认设置为2，再通过存储E和M的二进制，就可以表示出一个浮点数了。
在这里，相较于 ,科学计数法 中，省略了一部分尾数，这就对应了C语言里可能出现的浮点数舍入错误。因为尾数的位数n反应浮点数的精度。通常float类型要占用32位（即4个字节），其中8位用于表示阶码，剩下24位用于表示尾数。有限的24位只能表示有限位数的有效数字。 = 16777216,共有8个十进制位数，所以，foalt类型能够表示的有效位数通常是7位或8位。
计算机中是如何用二进制将上述的阶码与尾数组织存储起来的呢？有一个IEEE 754标准，C语言采用了IEEE 754标准来表示浮点数。
以十进制数 为例，若将 转换为float类型，该标准规定格式如下：
IEEE 754标准规定常用的浮点数格式有短浮点数(单精度、float)、长浮点数（双精度、double）、临时浮点数（long double），如下表所示。
c语言如何把浮点数转换成二进制
这就设计到浮点数的 表示方法了：
C语言和C#语言中，对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储，float数据占用32bit,double数据占用64bit,我们在声明一个变量float f= 2.25f的时候，是如何分配内存的呢？如果胡乱分配，那世界岂不是乱套了么，其实不论是float还是double在存储方式上都是遵从IEEE的规范的，float遵从的是IEEE R32.24 ,而double 遵从的是R64.53。
无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分：
符号位(Sign) : 0代表正，1代表为负
指数位（Exponent）:用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储
尾数部分（Mantissa）：尾数部分
其中float的存储方式如下图所示：
而双精度的存储方式为:
R32.24和R64.53的存储方式都是用科学计数法来存储数据的，比如8.25用十进制的科学计数法表示就为:8.25*,而120.5可以表示为:1.205*,这些小学的知识就不用多说了吧。而我们傻蛋计算机根本不认识十进制的数据，他只认识0，1，所以在计算机存储中，首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示，8.25用二进制表示可表示为1000.01,我靠，不会连这都不会转换吧?那我估计要没辙了。120.5用二进制表示为：1110110.1用二进制的科学计数法表示1000.01可以表示为1.0001*,1110110.1可以表示为1.1101101*,任何一个数都的科学计数法表示都为1.xxx*,尾数部分就可以表示为xxxx,第一位都是1嘛，干嘛还要表示呀？可以将小数点前面的1省略，所以23bit的尾数部分，可以表示的精度却变成了24bit，道理就是在这里，那24bit能精确到小数点后几位呢，我们知道9的二进制表示为1001，所以4bit能精确十进制中的1位小数点，24bit就能使float能精确到小数点后6位，而对于指数部分，因为指数可正可负，8位的指数位能表示的指数范围就应该为:-127-128了，所以指数部分的存储采用移位存储，存储的数据为元数据+127。
下面就看看8.25和120.5在内存中真正的存储方式。
首先看下8.25，用二进制的科学计数法表示为:1.0001*
按照上面的存储方式，符号位为:0，表示为正，指数位为:3+127=130 ,位数部分为,故8.25的存储方式如下图所示:
而单精度浮点数120.5的存储方式如下图所示:
那么如果给出内存中一段数据，并且告诉你是单精度存储的话，你如何知道该数据的十进制数值呢？其实就是对上面的反推过程，比如给出如下内存数据：0100001011101101000000000000，首先我们现将该数据分段，0 10000 0101 110 1101 0000 0000 0000 0000，在内存中的存储就为下图所示：
根据我们的计算方式，可以计算出，这样一组数据表示为:1.1101101*=120.5
而双精度浮点数的存储和单精度的存储大同小异，不同的是指数部分和尾数部分的位数。所以这里不再详细的介绍双精度的存储方式了，只将120.5的最后存储方式图给出，大家可以仔细想想为何是这样子的
下面我就这个基础知识点来解决一个我们的一个疑惑，请看下面一段程序，注意观察输出结果
float f = 2.2f;
double d = (double)f;
Console.WriteLine(d.ToString(“0.0000000000000”));
f = 2.25f;
d = (double)f;
Console.WriteLine(d.ToString(“0.0000000000000”));
可能输出的结果让大家疑惑不解，单精度的2.2转换为双精度后，精确到小数点后13位后变为了2.2000000476837，而单精度的2.25转换为双精度后，变为了2.2500000000000，为何2.2在转换后的数值更改了而2.25却没有更改呢？很奇怪吧？其实通过上面关于两种存储结果的介绍，我们已经大概能找到答案。首先我们看看2.25的单精度存储方式，很简单 0 1000 0001 001 0000 0000 0000 0000 0000,而2.25的双精度表示为:0 100 0000 0001 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,这样2.25在进行强制转换的时候，数值是不会变的，而我们再看看2.2呢，2.2用科学计数法表示应该为：将十进制的小数转换为二进制的小数的方法为将小数*2，取整数部分，所以0.282=0.4，所以二进制小数第一位为0.4的整数部分0，0.4×2=0.8，第二位为0,0.8*2=1.6,第三位为1，0.6×2 = 1.2，第四位为1，0.2*2=0.4，第五位为0，这样永远也不可能乘到=1.0，得到的二进制是一个无限循环的排列 00110011001100110011… ,对于单精度数据来说，尾数只能表示24bit的精度，所以2.2的float存储为:
但是这样存储方式，换算成十进制的值，却不会是2.2的，应为十进制在转换为二进制的时候可能会不准确，如2.2，而double类型的数据也存在同样的问题，所以在浮点数表示中会产生些许的误差，在单精度转换为双精度的时候，也会存在误差的问题，对于能够用二进制表示的十进制数据，如2.25，这个误差就会不存在，所以会出现上面比较奇怪的输出结果
了解了浮点数的存储方式后，转成二进制应该就简单很多了，希望这点东西对你有用，望采纳！
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