在Python 2.7中：

a = 13.949999999999999
output = float("%0.2f"%a)
print output

打印百分比的单行函数：

k——分子

n-分母

“%.2f”-表示需要2位小数的精度

*100-将数字从小数转换为百分比

   percentage = lambda k, n: '%.2f' % (k/n*100)

   - equivalent to-

   def percentage(k,n):
       return '%.2f' % (k/n*100)

百分比（1,3）

输出->“33.33”

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。

这很简单，比如：

使用十进制模块进行快速正确舍入的十进制浮点运算：d=十进制（10000000.0000009）为了实现舍入：d.quantite（十进制（'0.01'））将产生十进制（'10000000.00'）使上述干燥：def round_decimal（数字，指数='0.01'）：decimal_value=十进制（数字）return decimal_value.g量化（十进制（指数））或定义round_decimal（数字，小数位数=2）：decimal_value=十进制（数字）return decimal_value.g量化（十进制（10）**-decimal_places）

PS：对其他人的批评：格式不是舍入。

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。

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）。