對於浮點類型的數據採用單精度類型（float）和雙精度類 型(double)來存儲，float數據佔用32bit,double數據佔用64bit。
通常float可以保證十進制科學計數法小數點後6位有效精度和第7位的部分精度
double可以保證十進制科學計數法小數點後15位有效精度和第16位的部分精度。
因爲float和double的精度是由尾數決定的，什麼是尾數呢，下面看看浮點型數據在底層是如何存儲的。
我們在聲明一個變量float f= 2.25f的時候，是如何分配內存的呢？如果胡亂分配，那世界豈不是亂套了麼?
其實不論是float還是double在存儲方式上都是遵從IEEE的規範 的，float遵從的是IEEE R32.24 ,而double 遵從的是R64.53。
無論是單精度還是雙精度在存儲中都分爲三個部分：
符號位(Sign) : 0代表正，1代表爲負
指數位（Exponent）:用於存儲科學計數法中的指數數據，並且要加上偏移量（float偏移127，double偏移量1023）
尾數部分（Mantissa）：尾數部分
其單精度float的存儲方式如下圖所示：
雙精度double的存儲方式爲:
R32.24和R64.53的存儲方式都是用科學計數法來存儲數據的，比如8.25用十進制的科學計數法表示就爲:8.2510的0次方,而120.5可以表示爲:1.20510的2次方
可是計算機根本不認識十進制的數據，只認識0，1，所以在計算機存儲中，首先要將上面的數更改爲二進制的科學計數法表示，8.25用二進制表示可表示爲1000.01，120.5用二進制表示爲：1110110.1。用二進制的科學計數法表示1000.01可以表示爲1.0000123，1110110.1可以表示爲1.110110126。任何一個數都的科學計數法表示都爲1.XXX2n。尾數部分就可以表示爲xxxx,第一位都是1嘛，幹嘛還要表示呀？可以將小數點前面的1省略，所以23bit的尾數部分，可以表示的精度卻變成了 24bit。
奇怪輸出結果：
首先我們看看2.25的單精度存儲方式，2.25 --> 10.01 --> 1.00121
符號位0，指數部分1+127 --> 10000000
尾數部分：001 0000 0000 0000 0000 0000
很簡單 0 1000 0000 001 0000 0000 0000 0000 0000,
而2.25的雙精度表示爲:0 100 0000 0000 0010 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000,這樣2.25在進行強制轉換的時候，數值是不會變的
而我們再看看2.2呢
發現小數部分的二進制是一個無限循環的排列 00110011001100110011…
對於單精度數據來說，尾數只能表示23bit的精度，所以2.2的float存儲爲:
2.2 --> 10.0011001100110011001100 -->1.00011001100110011001100*21
符號位0，指數部分1+127 --> 1000 0000
尾數部分：00011001100110011001100
0 1000 0000 00011001100110011001100
但是這樣存儲方式，換算成十進制的值，卻不會是2.2的
因爲十進制在轉換爲二進制的時候可能會不準確，如2.2，而double類型的數據也存在同樣的問題，所以在浮點數表示中會產生些許的誤差，在單精度轉換爲雙精度的時候，也會存在誤差的問題。