在本文中，边肖整理了python的round函数用法总结，有需要的朋友可以学习一下。

Round函数很简单，近似浮点数的值，保留几个小数位。例如

圆形(10.0/3，2)

3.33

圆形(20/7)

三

第一个参数是浮点数，第二个参数是保留的小数位数，可选。如果不写，默认保留为整数。

这么简单的函数能有什么漏洞？

1、round的结果跟python版本有关

我们来看看python2和python3的区别：

$ python

Python 2.7.8(默认，2015年6月18日18:54:19)

linux2上的[GCC 4.9.1]

有关详细信息，请键入“帮助”、“版权”、“配额”或“许可证”。

圆形(0.5)

1.0

$ python3

Python 3.4.3(默认，2015年10月14日20:28:29)

linux上的[GCC 4.8.4]

有关详细信息，请键入“帮助”、“版权”、“配额”或“许可证”。

圆形(0.5)

如果我们阅读python的文档，它是这样说的：

在python2.7的doc中，round()的结尾是这样的，“值被舍入到最接近10的倍数的幂minius ndigits如果两个倍数相等，则从0开始舍入。保留值会保留到更靠近前一个的一端(四比六)，如果离两端一样远，会保留到离0远的一边。所以round(0.5)将近似为1，而round(-0.5)将近似为-1。

但是在python3.5的doc中，文档变成了“值四舍五入到10的最接近的倍数的幂次方；如果两个倍数同样接近，则四舍五入到偶数。如果离两边一样远，就预留给偶数边。例如，round(0.5)和round(-0.5)将保持为0，而round(1.5)将保持为2。

所以任何一个项目从py2迁移到py3，都要注意round的位置(当然也要注意/和//、print等一些库)。

2、特殊数字round出来的结果可能未必是想要的。

圆形(2.675，2)

2.67

Python2和python3都在他们的文档中引用了相同的例子。原文是这样说的：

注意

浮点数的round()行为可能会令人惊讶：例如，round(2.675，2)给出的是2.67，而不是预期的值

2.68.这不是一个错误：这是因为大多数小数不能精确地表示为

漂浮。如需详细资讯，请参阅浮点运算：问题与限制。

简单来说，无论我们看python2还是3，round(2.675，2)的结果都应该是2.68，但实际是2.67。为什么？这和浮点数的精度有关。我们知道浮点数在机器中是无法准确表达的，因为它们转换成一串1和0之后可能是无限的数字，而机器已经把它们截断了。那么机器里存的数字2.675比实际数字小一点。这一点点导致它更接近2.67一点点，所以保留小数点后两位就是接近2.67。

以上。除非对精度没有要求，否则尽量避免使用round()函数。近似计算我们还有其他选择：

使用math模块中的一些函数，比如math.ceiling除法。

Python自带可除性，在python2中是/在Python 3中是//，div函数。

格式化字符串可以截断，比如“% . 2f”% value(保留两位小数，变成字符串……如果还想用浮点数，请披上float()的外衣)。

当然，如果对浮点数的精度要求很高，请使用。如果不对，请使用十进制模块。

内容扩展：

舍入(数字，num_digits)

需要四舍五入的数字。

Num_digits指定的位数，按此数字舍入。

给…作注解

如果num_digits大于0，则舍入到指定的小数位数。

如果num_digits等于0，则舍入到最接近的整数。

如果num_digits小于0，则四舍五入到小数点左侧。

例子

x=1.343671234

打印x

打印回合(x，1)

打印回合(x，2)

打印回合(x，3)

输出是：

1.343671234

1.3

1.34

1.344

关于如何在python中使用round函数的这篇文章就到这里了。有关python中round函数使用的更多总结，请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章。希望大家以后能多多支持我们！

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。