一个助手函数，其中rounding是默认舍入：

let rounding = 4;

let round = (number) => { let multiply = Math.pow(10,rounding);  return Math.round(number*multiply)/multiply};

console.log(round(0.040579431));

=> 0.0406

MarkG的答案是正确的。这里是任何小数位数的通用扩展。

Number.prototype.round = function(places) {
  return +(Math.round(this + "e+" + places)  + "e-" + places);
}

用法：

var n = 1.7777;    
n.round(2); // 1.78

单元测试：

it.only('should round floats to 2 places', function() {
    
  var cases = [
    { n: 10,      e: 10,    p:2 },
    { n: 1.7777,  e: 1.78,  p:2 },
    { n: 1.005,   e: 1.01,  p:2 },
    { n: 1.005,   e: 1,     p:0 },
    { n: 1.77777, e: 1.8,   p:1 }
  ]
    
  cases.forEach(function(testCase) {
    var r = testCase.n.round(testCase.p);
    assert.equal(r, testCase.e, 'didn\'t get right number');
  });
})

我读过所有的答案，类似问题的答案和最“好”的解决方案的复杂性都让我不满意。我不想放一个大的圆函数集，或者一个小的圆函数，但在科学记数法上失败了。所以，我想出了这个函数。这可能会对我的处境有所帮助：

function round(num, dec) {
   const [sv, ev] = num.toString().split('e');
   return Number(Number(Math.round(parseFloat(sv + 'e' + dec)) + 'e-' + dec) + 'e' + (ev || 0));
}

我没有运行任何性能测试，因为我调用它只是为了更新应用程序的UI。该函数为快速测试提供以下结果：

// 1/3563143 = 2.806510993243886e-7
round(1/3563143, 2)  // returns `2.81e-7`

round(1.31645, 4)    // returns 1.3165

round(-17.3954, 2)   // returns -17.4

这对我来说已经足够了。

我为自己编写了以下一组函数。也许这对你也有帮助。

function float_exponent(number) {
    exponent = 1;
    while (number < 1.0) {
        exponent += 1
        number *= 10
    }
    return exponent;
}
function format_float(number, extra_precision) {
    precision = float_exponent(number) + (extra_precision || 0)
    return number.toFixed(precision).split(/\.?0+$/)[0]
}

用法：

format_float(1.01); // 1
format_float(1.06); // 1.1
format_float(0.126); // 0.13
format_float(0.000189); // 0.00019

对于您的情况：

format_float(10, 1); // 10
format_float(9.1, 1); // 9.1
format_float(1.77777, 1); // 1.78

它可能对你有用，

Math.round(num * 100)/100;

了解toFixed和round之间的区别。您可以查看Math.round（num）vs num.toFixed（0）和浏览器不一致性。

这项看似简单的任务面临的最大挑战是，我们希望它能够产生心理预期的结果，即使输入包含最小的舍入误差（更不用说计算中会出现的误差）。如果我们知道实际结果正好是1.005，那么我们预计舍入到两位数会得到1.01，即使1.005是一个带有大量舍入误差的大型计算的结果。

当处理floor（）而不是round（）时，问题变得更加明显。例如，当删除33.3点后面的最后两位数字后的所有内容时，我们肯定不会期望得到33.29，但这就是结果：

console.log（数学楼层（33.3*100）/100）

在简单的情况下，解决方案是对字符串而不是浮点数执行计算，从而完全避免舍入错误。然而，这个选项在第一次非平凡的数学运算（包括大多数除法运算）时失败，而且速度很慢。

当对浮点数进行操作时，解决方案是引入一个参数，该参数指定我们愿意偏离实际计算结果的量，以便输出心理预期的结果。

var round=函数（num，数字=2，compensateErrors=2）{如果（num<0）{return this.round（-num，数字，compensateErrors）；}const pow=数学.pow（10，数字）；return（数学舍入（num*pow*（1+compensateErrors*Number.EPSILON））/pow）；}/*---测试---*/console.log（“本线程中提到的边缘案例：”）var值=[0.015，1.005，5.555，156893.145，362.42499999999995，1.275，1.277499，1.2345678e+2，2.175，5.015，58.9*0.15]；值。对于每个（（n）=>{console.log（n+“->”+圆（n））；console.log（-n+“->”+圆形（-n））；});console.log（“\n对于太大以至于无法在计算精度范围内执行舍入的数字，只有基于字符串的计算才有帮助。”）console.log（“标准：”+圆形（1e+19））；console.log（“补偿=1:”+圆（1e+19，2，1））；console.log（“有效无补偿：”+round（1e+19，2，0.4））；

注意：Internet Explorer不知道Number.EPSILON。如果您仍然需要支持它，那么您可以使用垫片，或者自己定义特定浏览器系列的常量。