对于原始Python：

对于浮点到字符串转换的2个小数点：

a = 13.949999999999999
format(a, '.2f')

对于浮点到浮点转换的2个小数点：

a = 13.949999999999999
round(float(a), 2)
or
float(format(a, '.2f'))

orig_float = 232569 / 16000.0

14.5355625

short_float = float("{:.2f}".format(orig_float)) 

14.54

要将一个数字舍入为一个分辨率，最好的方法是以下方法，该方法可以适用于任何分辨率（两个小数或甚至其他步长为0.01）：

>>> import numpy as np
>>> value = 13.949999999999999
>>> resolution = 0.01
>>> newValue = int(np.round(value/resolution))*resolution
>>> print newValue
13.95

>>> resolution = 0.5
>>> newValue = int(np.round(value/resolution))*resolution
>>> print newValue
14.0

Python教程有一个名为“浮点算术：问题和限制”的附录。阅读它。它解释了正在发生的事情以及为什么Python做得最好。它甚至有一个与您的示例相匹配的示例。让我引用一点：

>>> 0.10.10000000000000001您可能会尝试使用round（）函数将其切回单个您期望的数字。但这并不意味着差异：>>>圆形（0.1，1）0.10000000000000001问题是二进制文件为“0.1”存储的浮点值已经是最好的二进制了接近1/10，因此尝试再圆一次也不能让它变得更好：它已经很好了。另一个结果是，由于0.1不是十分之一，加十0.1的值可能不会产生精确的结果1.0，或者：>>>总和=0.0>>>对于范围（10）中的i：…总和+=0.1...>>>总和0.99999999999999989

解决问题的另一种方法是使用十进制模块。

Use

print"{:.2f}".format(a)

而不是

print"{0:.2f}".format(a)

因为后者在尝试输出多个变量时可能会导致输出错误（请参见注释）。

有新的格式规范，字符串格式规范迷你语言：

您可以执行以下操作：

"{:.2f}".format(13.949999999999999)

注1：上面返回一个字符串。为了获得float，只需用float（…）包装：

float("{:.2f}".format(13.949999999999999))

注意2：用float（）换行不会改变任何内容：

>>> x = 13.949999999999999999
>>> x
13.95
>>> g = float("{:.2f}".format(x))
>>> g
13.95
>>> x == g
True
>>> h = round(x, 2)
>>> h
13.95
>>> x == h
True