A. 单片机的浮点数存储
float t=523.5;
char *p = (char*)&t;
就像这样读取第一字节，char *p = (char*)&t+1;
读取第二字节，以此类推然后一字节一字节的读出数据保存在24里面，最后按顺序读回去
B. 计算机是如何存储浮点数的(工作原理，实现方式)
计算机用二进制来表示数字，浮点数也是如此：
首先了解如何用二进制表示小数（也就是如何把十进制小数转化为二进制表示）：
举一个简单例子，十进制小数 10.625
1）首先转换整数部分：10 = 1010b
2）小数部分0.625 = 0.101b
(用“乘2取整法”：0.625*2=1.25,得第一位为1，0.25*2=0.5，得第二位为0，0.5*2=1， 得第三位为1，余下小数部分为零，就可以结束了)
3）于是得到 10.625=1010.101b
换个表示方式更加深入理解：
1*(10^1)+0*(10^0)+6*(10^-1)+2*(10^-2)+5*(10^-3) =
1*(2^3) + 0*(2^2) + 1*(2^1) + 0*(2^0) + 1*(2^-1) + 0*(2^-2) + 1*(2^-3)
4) 类似十进制可以用指数形式表示：
10.625=10625*（10^-3）
所得的二进制小数也可以这样指数形式表述：
1010.101b=1010101 * (2^-3)
也就是用有效数字a和指数e来表述： a * (2^e)
用一个32bit的空间（bit0~bit31）来存储这么一个浮点数，如此分配存储空间：
bit0 ~ bit22 共23bit，用来表示有效数字部分，也就是a，本例中a=1010101
bit23 - bit30 共8个bit，用来表是指数，也就是e，范围从-128到127，实际数据中的指数是原始指数加上127得到的，如果超过了127，则从-128开始计，所以这里e=-3表示为124
bit31 为符号位，1表示负数，这里应该为0
把上述结果填入32bit的存储器，就是计算机表示小数10.625的形式。
注意这个例子的特殊性：它的小数部分正好可以用有限长度的2进制小数表示，因此，而且整个有效数字部分a的总长度小于23，因此它精确的表示了10.625，但是有的情况下，有效数字部分的长度可能超过23，甚至是无限多的，那时候就只好把后面的位数截掉了，那样表示的结果就只是一个近似值而非精确值；显然，存储长度越长，精度就越高，比如双精度浮点数长度为64位，1位符号位，11位指数位，52位有效数字。
C. 浮点数在计算机中的存储方式
应该是： 在一个为32bit的存储空间中存储浮点数，bit0~bit22存储有效数字部分；bit23~bit30存储指数部分；bit31存储符号位。 在一个为64bit的存储空间中存储浮点数，bit0~bit51存储有效数字部分；bit52~bit62存储指数部分；bit63存储符号位。 还一种 在一个为80bit的存储空间中存储浮点数，bit0~bit62存储有效数字部分；bit63~bit78存储指数部分；bit79存储符号位。 只有这三种了，其他都不支持的 未来可能还有128位浮点数
D. 浮点数 在计算机内的存储形式
浮点数不难，但是要想记熟还真有点不容易，多琢磨琢磨。
一般情况下，浮点数的表示有一下几个要点：
1、要规格化（让浮点数表示结果唯一），因为100＝10^2 = 0.1 * 10^3, 所以第一步要统一地规格化，确定“阶数”和“尾数”（尾数在0.5－1之间，也就是二进制的0.1－1.0之间）
2、“阶码”一般用“移码”表示法，而“尾数”一般用“原码/补码表示法，“数符”表示浮点数的正副号
3、浮点数的形式： “符号位”【应该就是‘数符’】＋“阶码”＋“尾数“
－－浮点数的表示按照不同地标准，表示方法不同，你的原问题没讲清楚用什么格式表示，我就用最常用地格式来理解了
－－－－－－－－－－－－－－－－－－
其实就以上两点，计算机中“‘帯符号数’的表示”有四种：原码、补码、反码、移码，这些都是基础知识，可以自己去看一下这四种表示方法，就自然明白“阶符、数符”这些相当于“符号位”的作用了。
先简单讲一下吧，你再结合详细资料看吧：【设所表示的都是定点纯小数】
（小数点前面可以看成是“符号位”，也就对应原来地“阶符”和“数符”）
原码：0.11表示0.75（2^-1 + 2 ^-2）， 1.11表示 ‘－0.75’（前面的1相当于符号位，表示这个数是负数，也就是说“符号位是0”表示正数，1表示负数）
补码：最普遍地就是补码了 0.11表示0.75， 1.11表示‘-0.25’（也是“0”为正数，1为负数。和原码地规律一样）
反码，最简单了：正数不变，负数对每一位‘取反’即可，0.11＝0.75，1.10＝-0.25（即0.01地相反数）
－－－－－－－－－－－－－以上三种表示方法，对正数的情况都不做处理，但是移码表示法要对正数做处理。
移码：1.01＝0.25，而0.01＝-0.75
。移码复杂一点，他的表示方法是： 移码＝ 2^阶码位数 ＋ 真值（真值：指原来那个‘帯符号数’，注意要把把正副号带入计算）
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N=－0.110101x2^100： 阶数是“正100”，尾数是“负0.110101”，所以整个浮点数是个负数，所以第一位是“1”【第一个符号位－“数符”表示‘尾数的正负号’】
阶码是“10 0100”【移码表示法，最高位是“符号位”】
所以，应该表示为： 1（符号位） 100100（阶码的移码表示） 11010100【尾数和符号位结合起来，用的是原码表示法】
E. 计算机浮点数的储存原理
浮点是以单元形式储存在内存上的，但每个单元内存有限，所以比如你想输入1/3的话，你以为是1/3了，实际上不足1/3，而是0.3333333333333333，所以计算时，会以0.3333333333333333的形式去计算，而不是1/3，因此出现了本来是0.6的，而输出却是0.599976.建议把浮点精度变大
F. 谁能解释浮点数在内存是怎样存储的吗比如-3.14159如何存储
以32位浮点数为例：
-3.14159转化为二进制为-11.xxxx，后面的xxxx我就算了，你自己算，不管怎样，小数点后面始终精确到第23位
也即-1.1xxxx*2^1,
现在开始计算：符号位是1，阶码是1+127，尾数是1xxxx
至于小数点前面那个1，不存储，该浮点数参与计算的时候默认加上即可
看明白规律了吗？
将其二进制形式按符号位、阶码、尾数的形式顺序存入内存中的一个4字节空间里
G. 浮点型参数怎么存到存储器里
一般我更喜欢用共用体：
//声明共用体
union _UnFloat
{
unsigned char byData[4];
float fData;
}unFloat;
//保存到存储器：
float Data = 123.456789;//浮点数
unFloat.fData = Data;//浮点数赋值给共用体
//然后unFloat.byData[0]、unFloat.byData[1]、unFloat.byData[2]、unFloat.byData[3]就分别是浮点数4个字节的内容了，把这四个字节写入存储器就可以了。
//从存储器中读出浮点数据
unFloat.byData[0] = 读存储器中浮点数保存的第一个字节;
unFloat.byData[1] = 读存储器中浮点数保存的第二个字节;
unFloat.byData[2] = 读存储器中浮点数保存的第三个字节;
unFloat.byData[3] = 读存储器中浮点数保存的第四个字节;
float Data = unFloat.fData;//这个就是存储器中保存的浮点数了
实际应用中一般保存到存储器或者RS232、RS485传输等，我都使用这种方式，比较方便。
H. C语言浮点型是怎样存储的
C语言中的float类型占用4个字节长，这4个字节分为如下3部分：
1位符号位 8位阶码 23位尾数部分
这23位尾数才真正存储了二进制的有效位，将这23位二进制转换为十进制也就6到7位有效数字。
I. 请问浮点型数据在计算机是怎么存储的
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。
无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分：
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。
(9)浮点数的存储扩展阅读
实型变量分为两类：单精度型和双精度型，
其类型说明符为float 单精度说明符，double
双精度说明符。在Turbo
C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。
双精度型占8
个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。
实型变量说明的格式和书写规则与整型相同。
例如： float x,y; (x,y为单精度实型量)
double a,b,c; (a,b,c为双精度实型量)
实型常数不分单、双精度，都按双精度double型处理。
J. 浮点数的存储问题
先看看浮点数格式
·一个浮点数总共有4个字节，32位
第一个比特表符号 0正数 1负数
后八个比特表阶码，即为指数，这个数在实际的数上面加127
最后23个比特表尾数 原码表示
具体分析
对于3.25
正数 首位为0
用二进制表示 11.01=1.101乘以2的1次方
所以阶码为1 127+1=128
10000000
对于尾数1.101，因为规格化的数都是最高位为1，即小数点左边的数为1
所以这个1就省略，因此存储的时候就存101
即
10100000 00000000 0000000
把所有的拼起来
01000000 01010000 00000000 00000000
你的上面最后写反了