它只是返回一个表示温度的浮点数。
All it does is return a floating point number representing the temperature.
最好完全避免使用浮点数比较。
It would be best to try to avoid floating point comparison entirely.
所以f不是已经是个浮点数了吗？
ebnf样式的浮点数描述。
返回从字符串转换得到的浮点数。
最后将所有的浮点数据进行量化。
那将会给我们一个浮点数。
将参数转换为32位浮点数。
将当前元素值作为单精度浮点数读取。
Reads the current element value as a single-precision floating-point number.
如果你使用双精度浮点数，将去也许8。
If you use double precision floats, that will go up to maybe 8.
它就给我一个浮点数。
浮点数：一个浮点数。
但浮点数则不是这样。
编辑器中的浮点数字段。
你必须通过浮点数的值，而不是它的地址。
You must pass the value of the floating-point number, not its address.
如果您读取的浮点数，还有另外需要关注的问题。
If you're reading a floating point number, there are other concerns.
适应性公式返回的是介于0和1之间的一个浮点数。
The fitness formula should return a floating point number between 0 and 1.
“普通消费者不需要双精度(浮点数支持)”他说。
可以看到，对于比较小的2的幂次方，浮点数是非常精确的。
As you can see, floats are pretty accurate for small powers of two.
否则，如果其中一个参数是浮点数，另一个也要转换成浮点数。
Otherwise, if either argument is a floating point number, the other is.
例如，10,000和10,001之间只有1,025个浮点数；它们的距离是0.001。
For instance, there are only 1,025 floats between 10,000 and 10,001; and they're 0.001 apart.
将要尝试做转化，Well，float，is，going，to，try，and，do，the，cohersion。,它将试着把它转化为浮点数,如果成功，那很棒！
float It's going to try and turn it into a floating point number.
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