我想要 a 四舍五入到 13.95。
>>> a
13.949999999999999
>>> round(a, 2)
13.949999999999999
该 round 功能不按我预期的方式工作。
我想要 a 四舍五入到 13.95。
>>> a
13.949999999999999
>>> round(a, 2)
13.949999999999999
该 round 功能不按我预期的方式工作。
您遇到了浮点数的旧问题，无法表示所有数字。命令行只显示内存中的完整浮点形式。
在浮点数中，您的圆形版本是相同的数字。由于计算机是二进制的，它们将浮点数存储为整数，然后将其除以2的幂，因此13.95将以与125650429603636838 /（2 ** 53）类似的方式表示。
双精度数字具有53位（16位）的精度，而常规浮点数具有24位（8位）的精度。该 Python中的浮点使用双精度 存储值。
例如，
>>> 125650429603636838/(2**53)
13.949999999999999
>>> 234042163/(2**24)
13.949999988079071
>>> a=13.946
>>> print(a)
13.946
>>> print("%.2f" % a)
13.95
>>> round(a,2)
13.949999999999999
>>> print("%.2f" % round(a,2))
13.95
>>> print("{0:.2f}".format(a))
13.95
>>> print("{0:.2f}".format(round(a,2)))
13.95
>>> print("{0:.15f}".format(round(a,2)))
13.949999999999999
如果您只有两位小数，那么您有几个更好的选择：1）使用整数并以美分存储值，而不是美元，然后除以100转换为美元。 2）或者使用固定点数 十进制。
有新的格式规范， 字符串格式规范迷你语言：
您可以这样做：
"{0:.2f}".format(13.949999999999999)
注意 以上返回一个字符串。为了得到浮动，只需用 float(...)：
float("{0:.2f}".format(13.949999999999999))
注意 包裹着 float() 不改变任何东西：
>>> x = 13.949999999999999999
>>> x
13.95
>>> g = float("{0:.2f}".format(x))
>>> g
13.95
>>> x == g
True
>>> h = round(x, 2)
>>> h
13.95
>>> x == h
True
我觉得最简单的方法是使用 format() 功能。
例如：
a = 13.949999999999999
format(a, '.2f')
13.95
这会产生一个浮点数作为一个四舍五入到两个小数点的字符串。
大多数数字不能用浮点数精确表示。如果你想要对数字进行舍入，因为这是你的数学公式或算法所需要的，那么你想要使用round。如果您只想将显示限制到一定的精度，那么甚至不要使用round，只需将其格式化为该字符串即可。 （如果你想用一些替代的舍入方法显示它，并且有吨，那么你需要混合这两种方法。）
>>> "%.2f" % 3.14159
'3.14'
>>> "%.2f" % 13.9499999
'13.95'
最后，尽管也许最重要的是，如果你想要的话 精确 数学，那么你根本不需要花车。通常的例子是处理货币并将“美分”存储为整数。
请尝试以下代码：
>>> a = 0.99334
>>> a = int((a * 100) + 0.5) / 100.0 # Adding 0.5 rounds it up
>>> print a
0.99
使用Python <3（例如2.6或2.7），有两种方法可以做到这一点。
# Option one
older_method_string = "%.9f" % numvar
# Option two (note ':' before the '.9f')
newer_method_string = "{:.9f}".format(numvar)
但请注意，对于3以上的Python版本（例如3.2或3.3），选项2是 首选。
有关选项二的更多信息，我建议使用此链接 Python文档中的字符串格式。
有关选项一的更多信息， 这个链接就足够了，并且有关于各种标志的信息。
您可以修改输出格式：
>>> a = 13.95
>>> a
13.949999999999999
>>> print "%.2f" % a
13.95
使用
print"{:.2f}".format(a)
代替
print"{0:.2f}".format(a)
因为后者在尝试输出多个变量时可能会导致输出错误（请参阅注释）。
输入/输出的舍入问题一直存在 由Python 2.7.0解决 和 3.1 明确。
无限测试：
import random
for x in iter(random.random, None): # Verify FOREVER that rounding is fixed :-)
assert float(repr(x)) == x # Reversible repr() conversion.
assert len(repr(round(x, 10))) <= 12 # Smart decimal places in repr() after round.
if x >= 0.1: # Implicit rounding to 12 significant digits
assert str(x) == repr(round(x, 12)) # by str() is good enough for small errors.
y = 1000 * x # Decimal type is excessive for shopping
assert str(y) == repr(round(y, 12 - 3)) # in the supermaket with Python 2.7+ :-)
见 发行说明Python 2.7 - 其他语言更改 第四段：
转换 现在，浮点数和字符串之间 正确舍入 在大多数平台上。这些转换发生在许多不同的地方：浮点数上的str（）和复数;浮动和复杂的构造函数;数字格式;使用。序列化和反序列化浮点数和复数
marshal，pickle和json模块;在Python代码中解析float和imaginary文字;和十进制到浮点转换。与此相关， 再版（） 浮点数x现在返回基于的结果 最短的十进制字符串，保证回到x 在正确的舍入下（使用舍入到半舍入到舍入模式）。以前它给出了一个基于舍入x到17十进制数字的字符串。
更多信息：：格式化 float 之前Python 2.7与当前类似 numpy.float64。两种类型都使用相同的64位 IEEE 754 双精度，52位尾数。一个很大的不同是 np.float64.__repr__ 经常使用过多的十进制数格式化，以便不会丢失任何位，但13.949999999999999和13.950000000000001之间不存在有效的IEEE 754编号。结果并不好转换 repr(float(number_as_string)) 是不可逆转的。另一方面： float.__repr__ 格式化，以便每个数字都很重要;序列没有间隙，转换是可逆的。简单地说：如果您有一个numpy.float64数字，请将其转换为普通浮点数，以便为人类而不是数字处理器进行格式化，否则Python 2.7+不再需要它。