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.其实不论是float类型还是double类型，在计算机内存中的存储方式都是遵从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，在内存存储中都分为3个部分：
1) 符号位(Sign)：0代表正，1代表为负；
2) 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；
3) 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
用二进制的科学计数法第一位都是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*2^3 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 1.00001，故8.25的存储方式如下： 0xbffff380: 01000001000001000000000000000000
分解如下：0--10000010--00001000000000000000000
符号位为0，指数部分为10000010，位数部分为 00001000000000000000000
同理，120.5在内存中的存储格式如下： 0xbffff384: 01000010111100010000000000000000
分解如下：0--10000101--11100010000000000000000
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： 01000001001000100000000000000000
第一步：符号位为0，表示是正数； 第二步：指数位为10000010，换算成十进制为130，所以指数为130-127=3； 第三步：尾数位为01000100000000000000000，换算成十进制为 (1+1/4+1/64)； 所以相应的十进制数值为：2^3*(1+1/4+1/64)=8+2+1/8=10.125