Python中float数据类型详解及与double的区别

float在python是什么意思

float是Python中的一种数据类型，用于存储单精度或双精度浮点数。
浮点数采用IEEE格式，单精度值有4个字节，包括一个符号位、一个8位二进制指数和一个23位尾数。
尾数表示为二进制分数，其中最高有效位位置的尾数大于或等于1且小于2。
浮点数的最高有效位不存储在内存中；实际尾数为24位（浮点型）或53位（双精度型）。
浮点包允许您通过存储非规范化数字来扩展数字范围，但会牺牲精度。
浮点数以标准化或非标准化形式显示，由浮点包决定。
在Python中，当存储数据时精度比较重要时可以使用float类型，而当精度是关键因素时则应使用double类型。
浮点变量可以升级为更高精度的类型（float到double）。
执行算术运算时，精度通常会提升到精度最高的变量的精度级别。

float在python中的意思

Float是Python中的一个关键概念，它代表浮点数据类型。
Python中使用浮点数来存储IEEE格式的单精度值（4个字节，包括1位符号、8位指数和23位尾数）或双精度值。
尾数的最高位始终为1，它不存储为十进制数，而是以科学计数法存储，它给出的值范围约为-3.4E+38到3.4E+38。
作为一种具有跨平台功能的强大编程语言，Python旨在创建可读且易于维护的脚本，特别是对于自动化任务。
然而，随着版本的迭代和新功能的加入，Python不再局限于脚本，而是广泛应用于Web开发、机器学习、数据科学等各个领域。
事实上，Python的受欢迎程度持续增长，根据TIOBE编程语言排名，它甚至超越Java成为当今最流行的编程语言之一。
在互联网的世界里，Python无处不在，它的广泛应用彰显了它在现代技术领域的中心地位。

float与double的区别是什么？

在编程中，float和double是用来表示浮点数（即带有小数部分的数字）的数据类型。
它们的区别主要在于精度和存储空间。

精度：double比float精度更高。
float是单精度浮点数，使用32位（4个字节）存储，可以表示大约6到7个有效数字。
Double是双精度浮点数，使用64位（8个字节）存储，可以表示大约15到16个有效数字。
因此，double可以提供更高的精度。

存储空间：因为double使用了更大的存储空间，所以可以表示更大范围的值。
float可以表示的范围大约是1.4E-45到3.4E38，而double可以表示的范围大约是4.9E-324到1.8E308。

选择使用float还是double时，需要根据具体需求来决定。
如果需要更高的精度和更大的范围，可以选择double。
但如果精度要求不是很高或者需要节省存储空间，可以选择float。

需要注意的是，在一些编程语言中，例如Java，浮点数默认被视为double类型。
使用float类型的浮点数，需要在数字后添加“f”或“.F”后缀，以示区别。

当我们比较float和double的示例时，我们可以考虑以下代码片段（使用Python语言）：

在这个示例中，我们使用float和double类型表示pi(π)。
float_num变量使用float类型，double_num变量使用double类型。

输出结果为：

可以看到，float_num只保留了6位有效数字，而double_num保留了更多的有效数字。
这说明了double类型相对于float类型具有更高的精度。