根据 IEEE 754-2008，有 binary32 和 decimal32 标准：
Decimal Decimal
Name Common name Base Digits E min E max Digits E max
binary32 Single precision 2 23+1 −126 +127 7.22 38.23
decimal32 10 7 −95 +96 7 96
所以两者都使用 32 位，但十进制 32 有 7 位，E max 为 96，而 float32 有 7.22 位，E max 约为 38。
这是否意味着十进制 32 具有相似的精度但范围更好？那么是什么阻止了在 float32 上使用 decimal32 呢？那是他们的表现（即速度）吗？
当您说“十进制 32 具有相似的精度……”时，您的推理是有缺陷的：在 1 和 1e7 之间，二进制 32 可以表示比十进制32 多得多的数字。选择将精度表示为二进制格式的“等效”数字十进制数字会产生错误的印象，因为在这些十进制数字序列中，在某些领域，二进制格式可以表示具有额外精度的数字。
1 到 1e7 之间的 binary32 数字的数量可以通过减去它们的二进制表示来计算，就好像它们是整数一样。同一范围内的 decimal32 数字的数量是 7 个十进制 (*)，或 7e7（1 和 9.999999 之间的 1e7 数字，10 和 99.99999 之间的另外 1e7 数字，...）。
(*) 就像一个binade，但为十次方。
如果您需要精确表示小数，请使用 decimal32。如果通常对任意实数的良好近似更重要，请使用 binary32。
Decimal32不具有与 类似的精度float。例如，让我们取 1 000 000 000（10 亿）。
使用Decimal32，它将在内部存储器中表示为 1 000 000×10 3，有效位数为 7 位。实际上，对于 10 亿（100 000×10 4，……它们都被称为这个数字的队列），还有许多其他可能的表示形式，但对于我们将尝试做的事情来说，它们的精确度会降低。
在 的情况下float，它表示为 15 625 000×2 6或更精确的二进制 1.11011100110101100101000×10 (10011100-1111111)。
Decimal32因此，对于10 3 = 1000 但 2 6 = 64 时，到下一个精确数字的最小步长（即通过将 1 添加到有效数字的 LSB）float，因此float在这种情况下更精确 ×15.625！但是请注意，并非所有数字都如此。这个比率取决于两个指数，我在这里选择了一个有重要区别的具体案例。
这种降低的精度Decimal32是为其扩展范围付出的代价。