基礎(chǔ)

浮點數(shù)是用機器上浮點數(shù)的本機雙精度（64 bit）表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數(shù)。和C語言里面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點數(shù)。如果程序需要精確控制區(qū)間和數(shù)字精度，可以考慮使用numpy擴展庫。

Python 3.X對于浮點數(shù)默認的是提供17位數(shù)字的精度。

關(guān)于單精度和雙精度的通俗解釋：

單精度型和雙精度型，其類型說明符為float 單精度說明符，double 雙精度說明符。在Turbo C中單精度型占4個字節(jié)（32位）內(nèi)存空間，其數(shù)值范圍為3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效數(shù)字。雙精度型占8 個字節(jié)（64位）內(nèi)存空間，其數(shù)值范圍為1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效數(shù)字。

要求較小的精度

將精度高的浮點數(shù)轉(zhuǎn)換成精度低的浮點數(shù)。

1.round（）內(nèi)置方法

這個是使用最多的，剛看了round（）的使用解釋，也不是很容易懂。round（）不是簡單的四舍五入的處理方式。

For the built-in types supporting round（）， values are rounded to the closest multiple of 10 to the power minus ndigits; if two multiples are equally close， rounding is done toward the even choice （so， for example， both round（0.5） and round（-0.5） are 0， and round（1.5） is 2）?！?/p>

round（）如果只有一個數(shù)作為參數(shù)，不指定位數(shù)的時候，返回的是一個整數(shù)，而且是最靠近的整數(shù)（這點上類似四舍五入）。但是當出現(xiàn).5的時候，兩邊的距離都一樣，round（）取靠近的偶數(shù)，這就是為什么round（2.5） = 2。當指定取舍的小數(shù)點位數(shù)的時候，一般情況也是使用四舍五入的規(guī)則，但是碰到.5的這樣情況，如果要取舍的位數(shù)前的小樹是奇數(shù)，則直接舍棄，如果偶數(shù)這向上取舍?？聪旅娴氖纠骸?/p>

2. 使用格式化

效果和round（）是一樣的。　

要求超過17位的精度分析

python默認的是17位小數(shù)的精度，但是這里有一個問題，就是當我們的計算需要使用更高的精度（超過17位小數(shù)）的時候該怎么做呢？

1. 使用格式化（不推薦）

可以顯示，但是不準確，后面的數(shù)字往往沒有意義。

2. 高精度使用decimal模塊，配合getcontext　

默認的context的精度是28位，可以設(shè)置為50位甚至更高，都可以。這樣在分析復(fù)雜的浮點數(shù)的時候，可以有更高的自己可以控制的精度。其實可以留意下context里面的這rounding=ROUND_HALF_EVEN 參數(shù)。ROUND_HALF_EVEN， 當half的時候，靠近even.

關(guān)于小數(shù)和取整

既然說到小數(shù)，就必然要說到整數(shù)。一般取整會用到這些函數(shù)：

1. round（）

這個不說了，前面已經(jīng)講過了。一定要注意它不是簡單的四舍五入，而是ROUND_HALF_EVEN的策略。

2. math模塊的ceil（x）

取大于或者等于x的最小整數(shù)。

3. math模塊的floor（x）

去小于或者等于x的最大整數(shù)?！?/p>

編輯：hfy