我看到的答案对浮点数（52.15）不起作用。经过一些测试，我使用的解决方案是：

import decimal
        
def value_to_decimal(value, decimal_places):
    decimal.getcontext().rounding = decimal.ROUND_HALF_UP  # define rounding method
    return decimal.Decimal(str(float(value))).quantize(decimal.Decimal('1e-{}'.format(decimal_places)))

（将“value”转换为float和string非常重要，这样一来，“value”可以是float、decimal、integer或string类型！）

希望这对任何人都有帮助。

请尝试以下代码：

>>> a = 0.99334
>>> a = int((a * 100) + 0.5) / 100.0 # Adding 0.5 rounds it up
>>> print a
0.99

大多数数字不能用浮点数精确表示。如果你想舍入这个数字，因为这是你的数学公式或算法所要求的，那么你想使用舍入。如果您只想将显示限制为某一精度，那么甚至不要使用舍入，只需将其格式化为字符串即可。（如果您想用其他舍入方法显示，并且有吨，则需要混合使用这两种方法。）

>>> "%.2f" % 3.14159
'3.14'
>>> "%.2f" % 13.9499999
'13.95'

最后，也许最重要的是，如果你想要精确的数学，那么你根本不需要浮点数。通常的例子是处理货币，并将“美分”存储为整数。

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'))

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。

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）。