float数值大还是32位整形数值大
时间: 2023-07-29 07:13:56 浏览: 107
从存储范围的角度看,32位整型数值的存储范围比float数值大。32位整型数值采用32位二进制表示,可以表示的范围是-2,147,483,648到2,147,483,647,即$[-2^{31},2^{31}-1]$。而float数值采用32位二进制表示,可以表示的范围是$1.5 \times 10^{-45}$到$3.4 \times 10^{38}$,相对于32位整型数值而言,float数值的存储范围要小得多。
不过,如果从精度的角度看,float数值通常比32位整型数值具有更高的精度。float数值通常可以表示小数点后6-7位有效数字,而32位整型数值只能表示整数部分,无法表示小数部分。因此,在需要进行浮点数计算或需要表示小数部分的情况下,应该使用float数值,而在需要表示整数部分的情况下,应该使用32位整型数值。
相关问题
stm32把20E-3这种数值转换成整型
如果你要将20E-3这种科学计数法表示的浮点数转换成整型,可以先将其乘以一个合适的倍数变成整数,再进行转换。比如,将20E-3乘以1000,就可以得到20的整数值,然后将其转换成整型。具体实现代码如下:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
float num = 20E-3;
int int_num = (int)(num * 1000);
printf("%d\n", int_num);
return 0;
}
```
输出结果为20。其中,将浮点数乘以1000可以将小数点向右移动三位,然后强制转换成整型,就可以得到20这个整数值。
cannot convert float NaN to integer cannot convert float NaN to integer 将“最低气温/最高气温”行拆分为两列:“最低气温”、“最高 气温”,并且只保留整型数值(去掉℃符号);
您可以使用以下方法将"最低气温/最高气温"行拆分为两列,并只保留整型数值(去掉℃符号):
1. 首先,将数据进行拆分,以便得到"最低气温"和"最高气温"两列。您可以使用逗号或其他分隔符来拆分该行。
2. 然后,对于每个拆分后的值,去掉℃符号并将其转换为整型数值。在转换之前,您需要检查是否存在NaN(Not a Number)值,以避免将其转换为整型数值。
下面是一个示例代码(使用Python)来实现上述步骤:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({'气温': ['25℃', 'NaN', '30℃']})
# 将"最低气温/最高气温"行拆分为两列
data[['最低气温', '最高气温']] = data['气温'].str.split('/', expand=True)
# 去掉℃符号并将数值转换为整型数值
data['最低气温'] = data['最低气温'].str.rstrip('℃').astype(float).astype(pd.Int64Dtype())
data['最高气温'] = data['最高气温'].str.rstrip('℃').astype(float).astype(pd.Int64Dtype())
# 打印结果
print(data)
```
这样,您就可以将"最低气温/最高气温"行拆分为两列,并且只保留整型数值(去掉℃符号)。请根据您的实际数据进行相应的调整。
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