[英]In Python, why does the lowest (smallest) floating point value have different significant-digits than the largest?
我剛剛在機器學習傻瓜書中讀到，浮點變量的最小非零值是2.2250738585082014x10^-308 ，最大值是1.7976931348623157x10^308 。
對此有何解釋？
為什么正面和負面指數的價值不一樣？
所有浮點數（double是雙精度浮點數）都寫成兩個值的乘積，即尾數和指數。
存儲浮點數指數的方式使用8位（對於浮點數）或11位（對於雙精度數），這意味着得到指數值-127到+128（浮點數）或-1023到+1024（雙精度）。
而2 ^ 1024給出的值為1.797693134862315907729305190789 * 10 ^ 308，這是雙精度浮點數的最大指數。
在IEEE-754浮點轉換器中進行演示
對於Python，可以在Python教程的“浮點運算： 問題和限制”頁面中找到詳細說明。
與小於無窮大的最大浮點數相加得到無窮大的最小數字是多少？
[英]What is the smallest number that when added to the largest floating point number smaller than infinity results in infinity?
我在安排無和輸入數據以使用 python 查找最大值和最小值時遇到問題
[英]I have a problem with arranging None and input data to find largest and smallest value using python
為什么浮點值 4*0.1 在 Python 3 中看起來不錯，而 3*0.1 則不然？
[英]Why does the floating-point value of 4*0.1 look nice in Python 3 but 3*0.1 doesn't?
使用設定的有效數字位數打印浮點數（非科學數字）
[英]Print floating point number with a set number of significant digits (non-scientific)
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