这篇文章主要讲解了“Python四舍五入的两个方法是什么”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python四舍五入的两个方法是什么”吧！
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大多数情况下，我们会使用 round 来保留小数，但这并不符合我们在数学知识里的规则。
round(number[, ndigits])
round() 把 number（通常是浮点数） 按如下规则（Python3）进行四舍五入的：
先说下 ndigits 不为 0 的情况：
如果保留位数的后一位小于等于 4，则舍去，如 round(5.214,2) = 5.21
如果保留位数的后一位等于 5，且该位数后面没有数字，则不进位，如 round(5.215,2) = 5.21
如果保留位数的最后一位等于 5，且该位数后面有数字，则进位，如 round(5.2151,2) = 5.22
如果保留位数的最后一位大于等于 6 ，则进位。如 round(5.216,2) = 5.22
>>> round(5.214,2) 5.21 >>> round(5.215,2) 5.21 >>> round(5.2151,2) 5.22 >>> round(5.216,2) 5.22 >>>
但是上述规则 2 也有例外，比如：
>>> round(0.645,2) 0.65 >>>
究其原因，浮点数用用二进制表示的时候只能表示近似值，虽然我们看到的是 0.645，实际上 Python 存储的是 0.645000000000000017763568394002504646778106689453125，Python 是按照 IEEE754 标准存储浮点数的。
再说下 ndigits 为 0 或 None 的情况：
如果保留位数的后一位小于等于 4，则舍去，如 round(1.4) = 1
如果保留位数的后一位等于 5，且后面没有数字，则取最近的偶数，如 round(1.5)=2，round(2.5)=2
如果保留位数的后一位等于 5，且后面有数字，则近位，如 round(2.51)=3
如果保留位数的最后一位大于等于 6 ，则进位。如 round(1.6) = 2
>>> round(1.5) 2 >>> round(1.4) 1 >>> round(1.6) 2 >>> round(2.5) 2 >>> round(2.51) 3 >>>
请注意， f 字符串的保留结果与 round 一致：
重庆分公司
重庆分公司
>>> f"{1.5:.0f}"
'2'
>>> f"{2.5:.0f}"
'2'
>>> f"{2.51:.0f}"
'3'那么如何获得和数学上的四舍五入规则一致的方法呢？请使用方法二：
这种方法有个前提，那就是必须先把小数转换成字符串，这样才可以精确的表示浮点数。
import decimal
# 修改舍入方式为四舍五入
decimal.getcontext().rounding = "ROUND_HALF_UP"
x = "0.645"
x1 = decimal.Decimal(x).quantize(decimal.Decimal("0.00"))
print(f"{x} 的近似值为 {x1}")
y = "2.5"
y1 = decimal.Decimal(y).quantize(decimal.Decimal("0"))
print(f"{y} 的近似值为 {y1}")以上程序的输出如下：
0.645 的近似值为 0.65 2.5 的近似值为 3
完全符合我们数学上的四舍五入。
感谢各位的阅读，以上就是“Python四舍五入的两个方法是什么”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python四舍五入的两个方法是什么这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
