float取值范围-浮点数取值范围揭秘：究竟能表示多大？

本文将从三个方面介绍float取值范围，包括浮点数的定义、精度和表示范围。

1.浮点数的定义：

浮点数是一种用来表示实数的数据类型，它由一个小数部分和一个指数部分组成。在计算机中，浮点数通常以科学计数法的形式表示，如1.23e-4。

2.浮点数的精度：

浮点数的精度决定了它能够表示的最小差值。在Python中，float类型默认使用64位双精度浮点数格式，可以表示大约15位有效数字。这意味着在进行浮点数计算时，可能会出现舍入误差。

例如，在进行加法运算时，如果两个浮点数相差较大，则较小的浮点数可能会被舍入为0。这是由于浮点数的表示范围有限，无法精确表示所有实数。

3.浮点数的表示范围：

根据IEEE 754标准，64位双精度浮点数可以表示的最大正值约为1.8e308，最小正值约为2.2e-308。超出这个范围的值将被表示为正无穷大或负无穷大。

此外，浮点数还可以表示零、负零和NaN（Not a Number）。负零表示一个非常接近于零的负数，而NaN表示一个无效的浮点数，例如0/0。

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