简单的解决方案在这里

value = 5.34343
rounded_value = round(value, 2) # 5.34

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。

orig_float = 232569 / 16000.0

14.5355625

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

14.54

只需使用此函数并将字节作为输入传递给它：

def getSize(bytes):
    kb = round(bytes/1024, 4)
    mb = round(kb/1024, 4)
    gb = round(mb/1024, 4)
    if(gb > 1):
        return str(gb) + " GB"
    elif(mb > 1):
        return str(mb) + " MB"
    else:
        return str(kb) + " KB"

这是将数据大小从字节动态转换为KB、MB或GB的最简单方法。

要计算，我使用函数截断值也许对你有帮助

import math


def truncate(number, digits) -> float:
    stepper = pow(10.0, digits)
    return math.trunc(stepper * number) / stepper


print(truncate((0.1 + 0.2), 2))

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