关于Python里面小数点精度控制的问题

基础

浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需要精确控制区间和数字精度，可以考虑使用numpy扩展库。

Python 3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。

关于单精度和双精度的通俗解释：

单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。

要求较小的精度

将精度高的浮点数转换成精度低的浮点数。

1.round()内置方法

这个是使用最多的，刚看了round()的使用解释，也不是很容易懂。round()不是简单的四舍五入的处理方式。

For the built-in types supporting round(), values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close, rounding is done toward the even choice (so, for example, both round(0.5) and round(-0.5) are 0, and round(1.5) is 2).

 round()如果只有一个数作为参数，不指定位数的时候，返回的是一个整数，而且是最靠近的整数（这点上类似四舍五入）。但是当出现.5的时候，两边的距离都一样，round()取靠近的偶数，这就是为什么round(2.5) = 2。当指定取舍的小数点位数的时候，一般情况也是使用四舍五入的规则，但是碰到.5的这样情况，如果要取舍的位数前的小树是奇数，则直接舍弃，如果偶数这向上取舍。看下面的示例：