浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。

不过说的简单一点，所谓的浮点数就是包含了一个小数点，小数点后面必须至少有一个整数表示。虽然小数点前方可以没有数字，但是这样会降低可读性，并不推荐。

例如：

当然数字也是有特别大的数值，一般情况下可以使用科学计数法，也就是用e表示。科学计数法实际使用起来也是非常简单的，实际使用的时候就是e前面的数值乘以10的指数次幂。在ECMAScript中的科学计数法使用起来也是如此，就算前面是整数或者浮点数都可以这样计算，科学计数法在使用起来不区分大小写，也就是E或者e都可以，后面是10的幂中的指数，使用该幂值与前面的数相乘即可。

例如：

我们拿最后一个例子为例，使用e表示的3.3E2，实际数值为330，计算方式为“3.3乘以102”。

除了表示很大的数值，我们也可以利用科学计数法来表示特别小的数值，比如0.0005，我们就可以使用5e-4表示。不过在一般默认情况下，ECMAScript会将那些小数点后面带有6个零以上的浮点数值转化为科学计数法，也就是用e表示，这个状态是默认的，比如0.0000005会自动转化为5e-7的写法。

虽然浮点数很好，但是也有一个致命的争议问题，因为浮点数值的最高精度是17位小数，但在进行算数计算时其精度远远不如整数。例如最常出现问题的计算就是0.1加0.2了，结果并不是0.3，而是0.30000000000000004。这个问题也是JavaScript的浮点数误差会导致无法测试特定的浮点数值，这个问题归结起来是ECMAScript浮点数机制问题。

上述例子中，我们测试到其和并不等于0.3。但是如果是0.05和0.25在或者是0.15都不会有问题。

原理是这样的，JavaScript内部采用的IEEE 754标准,number类型默认为双精度浮点型（64位）,其实会有以下的问题:

1.首先我们都知道计算机内部存储是采用的二进制

2.将0.1转为二进制是无限循环小数,0.2也是无限循环小数

我们可以使用toString传入2的方法来获得数值的2进制，例如：

大家可以看出来二进制所获的长度是非常长的，而浮动点位数会有限制，当长度溢出之后就会默认做截取,从上面的输出中可以看出0.1+0.2转成二进制后大于0.3直接转二进制.不光小数，而当整数部分溢出也会出现截取现象。所以就会诞生出来计算不准确的现象。




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