IEEE754数据格式分为单精度浮点数和双精度浮点数两种。
1.单精度浮点数
单精度浮点数用32位二进制数表示，其中第1位为符号位，接下来的8位为指数位，剩下的23位为尾数位。
符号位：0表示正数，1表示负数。
指数位：用偏移量表示指数，即将指数值加上127，再将结果用8位二进制数表示。指数为-3时，用二进制表示为124（-3+127=124）。
尾数位：用二进制小数表示，即小数点前为1，小数点后为0或1的二进制数。0.75用二进制表示为0.11。
2.双精度浮点数
双精度浮点数用64位二进制数表示，其中第1位为符号位，接下来的11位为指数位，剩下的52位为尾数位。
符号位：0表示正数，1表示负数。
指数位：用偏移量表示指数，即将指数值加上1023，再将结果用11位二进制数表示。指数为-3时，用二进制表示为1018（-3+1023=1018）。
尾数位：用二进制小数表示，即小数点前为1，小数点后为0或1的二进制数。
三、IEEE754数据格式在PHP中的应用
在PHP中，可以使用float和double类型来表示浮点数。这两种类型都是IEEE754标准的实现。
1.浮点数的精度问题
由于浮点数是用二进制表示的，而二进制无法精确表示某些十进制小数，因此在进行浮点数计算时可能会出现精度问题。
计算0.1+0.2时，预期的结果是0.3，但实际上计算结果为0.30000000000000004。这是因为0.1和0.2在二进制中无法精确表示。
为了解决这个问题，可以使用PHP中的bcadd函数来进行高精度计算。可以使用bcadd(‘0.1’, ‘0.2’, 1)来得到0.3的精确结果。
2.浮点数的比较问题
由于浮点数的精度问题，直接使用等于号（==）进行比较可能会得到错误的结果。将0.1+0.2与0.3进行比较，使用等于号进行比较时会得到false的结果。
athp(‘0.1’+’0.2’, ‘0.3’, 10)来进行比较，其中第三个参数表示比较的精度，这里设置为10。
ath扩展函数来解决。