你遇到了一个关于浮点数的老问题，不是所有的数字都能精确表示。命令行只是显示内存中的完整浮点形式。

对于浮点表示法，舍入版本是相同的数字。由于计算机是二进制的，它们将浮点数存储为整数，然后将其除以2的幂，因此13.95将以类似于125650429603636838/（2**53）的方式表示。

双精度数字的精度为53位（16位），常规浮点数的精度为24位（8位）。Python中的浮点类型使用双精度来存储值。

例如

>>> 125650429603636838/(2**53)
13.949999999999999

>>> 234042163/(2**24)
13.949999988079071

>>> a = 13.946
>>> print(a)
13.946
>>> print("%.2f" % a)
13.95
>>> round(a,2)
13.949999999999999
>>> print("%.2f" % round(a, 2))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(a))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(round(a, 2)))
13.95
>>> print("{:.15f}".format(round(a, 2)))
13.949999999999999

如果您只在小数点后两位（例如显示货币值），那么您有两个更好的选择：

使用整数并以美分而非美元存储值，然后除以100转换为美元。或者使用小数等固定点数。

TLDR；）

Python 3.1已经明确解决了输入和输出的舍入问题，该修复程序也被移植到Python 2.7.0。

舍入数字可以在浮点数和字符串之间来回转换：str->float（）->repr（）->float）。。。或Decimal->float->str->Decimal

>>> 0.3
0.3
>>> float(repr(0.3)) == 0.3
True

存储不再需要十进制类型。

算术运算的结果必须再次舍入，因为舍入误差可能累积的误差比解析一个数字后可能累积的更大。这不是通过改进的repr（）算法解决的（Python>=3.1，>=2.7.0）：

>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
>>> 0.1, 0.2, 0.3
(0.1, 0.2, 0.3)

在Python＜2.7x和＜3.1中，输出字符串函数str（float（…））被舍入为12个有效数字，以防止类似于未固定repr（）输出的无效数字过多。在减去非常相似的数字之后，这仍然是不够的，并且在其他操作之后，它被舍入得太多。Python 2.7和3.1使用相同长度的str（），尽管repr（）是固定的。一些旧版本的Numpy也有过多的无效数字，即使是固定的Python。当前Numpy是固定的。Python版本>=3.2中str（）和repr（）函数的结果相同，Numpy中也有类似函数的输出。

Test

import random
from decimal import Decimal
for _ in range(1000000):
    x = random.random()
    assert x == float(repr(x)) == float(Decimal(repr(x)))  # Reversible repr()
    assert str(x) == repr(x)
    assert len(repr(round(x, 12))) <= 14         # no excessive decimal places.

文档

请参阅发行说明Python 2.7-其他语言更改第四段：

在大多数平台上，浮点数和字符串之间的转换现在都可以正确舍入。这些转换发生在许多不同的地方：浮点和复数上的str（）；浮点和复杂的构造函数；数字格式；使用marshall、pickle和json模块对浮点数和复数进行序列化和反序列化；Python代码中浮点和虚文本的解析；以及十进制到浮点转换。与此相关，浮点数x的repr（）现在返回一个基于最短十进制字符串的结果，该字符串保证在正确舍入（使用舍入半到偶数模式）下舍入回x。之前它给出了一个基于将x舍入到17位小数的字符串。

相关问题

更多信息：Python 2.7之前的float格式类似于当前的numpy.float64。两种类型使用相同的64位IEEE 754双精度和52位尾数。一个很大的区别是np.fat64.__repr_经常使用过量的十进制数字进行格式化，因此不会丢失任何位，但在13.949999999999999和13.95000000000001之间不存在有效的IEEE 754数字。结果不好，转换repr（float（number_as_string））不能用numpy可逆。另一方面：浮动__repr_的格式使得每个数字都很重要；序列是无间隙的，并且转换是可逆的。简单地说：如果您可能有一个numpy.float64数字，请将其转换为普通浮点，以便为人类而不是数字处理器格式化，否则Python 2.7+就不需要更多了。

对于Python＜3（例如2.6或2.7），有两种方法可以实现。

# Option one 
older_method_string = "%.9f" % numvar

# Option two (note ':' before the '.9f')
newer_method_string = "{:.9f}".format(numvar)

但请注意，对于3以上的Python版本（例如3.2或3.3），首选选项二。

有关选项2的更多信息，我建议使用Python文档中的字符串格式链接。

关于选项一的更多信息，这个链接就足够了，并提供了各种标志的信息。

引用：将浮点数转换为特定精度，然后复制为字符串

我使用的方法是字符串切片。它相对快速和简单。

首先，将浮点数转换为字符串，然后选择您希望的长度。

float = str(float)[:5]

在上面的单行中，我们将值转换为字符串，然后将字符串仅保留为其前四位数字或字符（包括）。

希望这有帮助！

你遇到了一个关于浮点数的老问题，不是所有的数字都能精确表示。命令行只是显示内存中的完整浮点形式。

对于浮点表示法，舍入版本是相同的数字。由于计算机是二进制的，它们将浮点数存储为整数，然后将其除以2的幂，因此13.95将以类似于125650429603636838/（2**53）的方式表示。

双精度数字的精度为53位（16位），常规浮点数的精度为24位（8位）。Python中的浮点类型使用双精度来存储值。

例如

>>> 125650429603636838/(2**53)
13.949999999999999

>>> 234042163/(2**24)
13.949999988079071

>>> a = 13.946
>>> print(a)
13.946
>>> print("%.2f" % a)
13.95
>>> round(a,2)
13.949999999999999
>>> print("%.2f" % round(a, 2))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(a))
13.95
>>> print("{:.2f}".format(round(a, 2)))
13.95
>>> print("{:.15f}".format(round(a, 2)))
13.949999999999999

如果您只在小数点后两位（例如显示货币值），那么您有两个更好的选择：

使用整数并以美分而非美元存储值，然后除以100转换为美元。或者使用小数等固定点数。

您可以修改输出格式：

>>> a = 13.95
>>> a
13.949999999999999
>>> print "%.2f" % a
13.95