下面是一个原型方法：

Number.prototype.round = function(places){
    places = Math.pow(10, places); 
    return Math.round(this * places)/places;
}

var yournum = 10.55555;
yournum = yournum.round(2);

尝试使用jQuery.number插件：

var number = 19.8000000007;
var res = 1 * $.number(number, 2);

以下是最简短完整的答案：

function round(num, decimals) {
        var n = Math.pow(10, decimals);
        return Math.round( (n * num).toFixed(decimals) )  / n;
};

这还考虑了示例情况1.005，它将返回1.01。

从我在MDN上找到的precisionRound（1.005的事件返回1而不是1.01）上提出的示例开始，我编写了一个自定义precisionRound，用于管理随机精度数，1.005返回1.01。

这是一个函数：

function precisionRound(number, precision)
{
  if(precision < 0)
  {
    var factor = Math.pow(10, precision);
    return Math.round(number * factor) / factor;
  }
  else
    return +(Math.round(number + "e+"+precision)  + "e-"+precision);
}

console.log(precisionRound(1234.5678, 1));  // output: 1234.6
console.log(precisionRound(1234.5678, -1)); // output: 1230
console.log(precisionRound(1.005, 2));      // output: 1.01
console.log(precisionRound(1.0005, 2));     // output: 1
console.log(precisionRound(1.0005, 3));     // output: 1.001
console.log(precisionRound(1.0005, 4));     // output: 1.0005

对于TypeScript：

public static precisionRound(number: number, precision: number)
{
  if (precision < 0)
  {
    let factor = Math.pow(10, precision);
    return Math.round(number * factor) / factor;
  }
  else
    return +(Math.round(Number(number + "e+" + precision)) +
      "e-" + precision);
}

您应该使用：

Math.round( num * 100 + Number.EPSILON ) / 100

似乎没有人知道数字EPSILON。

此外，值得注意的是，这并不像某些人所说的那样是JavaScript的怪异之处。

这就是浮点数在计算机中的工作方式。与99%的编程语言一样，JavaScript没有自制的浮点数；它依赖于CPU/FPU。计算机使用二进制，在二进制中，没有像0.1这样的数字，而只是二进制的近似值。为什么？出于同样的原因，1/3不能用十进制写：它的值是0.33333333……无穷大为三。

这里是Number.EPSILON。这个数字是1和双精度浮点数字中存在的下一个数字之间的差值。就是这样：在1和1+number.EPSILON之间没有数字。

编辑：

正如评论中所问的，让我们澄清一件事：添加Number.EPSILON仅当要舍入的值是算术运算的结果时才相关，因为它可以吞下一些浮点误差增量。

当值来自直接来源（例如：文字、用户输入或传感器）时，它不起作用。

编辑（2019）：

像@maganap和一些人指出的那样，最好在相乘之前加上Number.EPSILON：

Math.round( ( num + Number.EPSILON ) * 100 ) / 100

编辑（2019年12月）：

最近，我使用了一个类似于此的函数来比较epsilon感知的数字：

const ESPILON_RATE = 1 + Number.EPSILON ;
const ESPILON_ZERO = Number.MIN_VALUE ;

function epsilonEquals( a , b ) {
  if ( Number.isNaN( a ) || Number.isNaN( b ) ) {
    return false ;
  }
  if ( a === 0 || b === 0 ) {
    return a <= b + EPSILON_ZERO && b <= a + EPSILON_ZERO ;
  }
  return a <= b * EPSILON_RATE && b <= a * EPSILON_RATE ;
}

我的用例是我多年来开发的断言+数据验证库。

事实上，在代码中，我使用的是ESPILON_RATE=1+4*数字.EPSILON和EPSILON_ZERO=4*数字.MIN_VALUE（四倍于EPSILON），因为我想要一个足够宽松的等式检查器来累积浮点错误。

到目前为止，它看起来很适合我。我希望这会有所帮助。

我尝试了自己的代码。试试看：

function AmountDispalyFormat(value) {
    value = value.toFixed(3);
    var amount = value.toString().split('.');
    var result = 0;
    if (amount.length > 1) {
        var secondValue = parseInt(amount[1].toString().slice(0, 2));
        if (amount[1].toString().length > 2) {
            if (parseInt(amount[1].toString().slice(2, 3)) > 4) {
                secondValue++;
                if (secondValue == 100) {
                    amount[0] = parseInt(amount[0]) + 1;
                    secondValue = 0;
                }
            }
        }

        if (secondValue.toString().length == 1) {
            secondValue = "0" + secondValue;
        }
        result = parseFloat(amount[0] + "." + secondValue);
    } else {
        result = parseFloat(amount);
    }
    return result;
}