float是一种数据类型。
浮点型数据类型，FLOAT 数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用 IEEE（电气和电子工程师协会）格式。浮点类型的单精度值具有 4 个字节，包括一个符号位、一个 8 位 二进制指数和一个 23 位尾数。
由于尾数的高顺序位始终为 1，因此它不是以数字形式存储的。此表示形式为 float 类型提供了一个大约在 -3.4E+38 ~ 3.4E+38 之间的范围。
扩展资料：
相关用法
存储为二进制分数的尾数大于或等于 1 且小于 2。对于 float 和 double 类型，最高有效位位置的尾数中有一个隐含的前导 1，这样，尾数实际上分别为 24 和 53 位长，即使最高有效位从未存储在内存中也是如此。
浮点包可以将二进制浮点数存储为非标准化数，而不使用刚刚介绍的存储方法。“非标准化数”是带有保留指数值的非零浮点数，其中尾数的最高有效位为 0。
通过使用非标准化格式，浮点数的范围可以扩展，但会失去精度。您无法控制浮点数以标准化形式还是非标准化形式表示；浮点包决定了表示形式。
用法举例
如果存储比精度更重要，请考虑对浮点变量使用 float 类型。相反，如果精度是最重要的条件，则使用 double 类型。
浮点变量可以提升为更大基数的类型（从 float 类型到 double 类型）。当您对浮点变量执行算术时，通常会出现提升。此算术始终以与具有最高精度的变量一样高的精度执行。例如，请考虑下列类型声明：
float f_short;double f_long;long double f_longer;f_short = f_short * f_long;
在前面的示例中，变量f_short提升到类型 double 并且与f_long相乘；然后，结果舍入到类型 float，然后赋给f_short。
参考资料来源：百度百科-FLOAT
Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。
在运算中，整数与浮点数运算的结果是浮点数.
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。
整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
float( [x])
Convert a string or a number to floating point. If the argument is a string, it must contain a possibly signed decimal or floating point number, possibly embedded in whitespace. Otherwise, the argument may be a plain or long integer or a floating point number, and a floating point number with the same value (within Python's floating point precision) is returned. If no argument is given, returns 0.0.
Note: When passing in a string, values for NaN and Infinity may be returned, depending on the underlying C library. The specific set of strings accepted which cause these values to be returned depends entirely on the C library and is known to vary.
也就是小数的意思