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浮點數是用機器上浮點數的本機雙精度(64 bit)表示的。提供大約17位的精度和范圍從-308到308的指數。和C語言里面的double類型相同。Python不支持32bit的單精度浮點數。如果程序需要精確控制區間和數字精度，可以考慮使用numpy擴展庫。
Python 3.X對於浮點數默認的是提供17位數字的精度。
關於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（32位）內存空間，其數值范圍為3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效數字。雙精度型占8 個字節（64位）內存空間，其數值范圍為1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效數字。
一.將精度高的浮點數轉換成精度低的浮點數。
1.round()內置方法
print(round(2.605, 2)) # 2.6 print(round(2.615, 2)) # 2.62 print(round(2.625, 2)) # 2.62
round()如果只有一個數作為參數，不指定位數的時候，返回的是一個整數，而且是最靠近的整數（這點上類似四舍五入）。但是當出現.5的時候，兩邊的距離都一樣，round()取靠近的偶數，這就是為什么round(2.5) = 2。當指定取舍的小數點位數的時候，一般情況也是使用四舍五入的規則，但是碰到.5的這樣情況，如果要取舍的位數前的小樹是奇數，則直接舍棄，如果偶數這向上取舍。
2. 使用格式化
效果和round（）是一樣的。
a = ("%.2f" % 2.635)
二.要求超過17位的精度分析
python默認的是17位小數的精度，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）的時候該怎么做呢？
1. 使用格式化(不推薦)
a = "%.30f" % (1/3)
可以顯示，但是不准確，后面的數字往往沒有意義。
2. 高精度使用decimal模塊，配合getcontext
from decimal import * print(getcontext()) Context(prec=28, rounding=ROUND_HALF_EVEN, Emin=-999999, Emax=999999, capitals=1, clamp=0, flags=[], traps=[InvalidOperation, DivisionByZero, Overflow]) getcontext().prec = 50 b = Decimal(1)/Decimal(3) print(b) Decimal('0.33333333333333333333333333333333333333333333333333') c = Decimal(1)/Decimal(17) print(c) Decimal('0.058823529411764705882352941176470588235294117647059') print(float(c))
默認的context的精度是28位，可以設置為50位甚至更高，都可以。這樣在分析復雜的浮點數的時候，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。ROUND_HALF_EVEN， 當half的時候，靠近even.
三.關於小數和取整
既然說到小數，就必然要說到整數。一般取整會用到這些函數：
1. round()
這個不說了，前面已經講過了。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)
取大於或者等於x的最小整數。
3. math模塊的floor(x)
去小於或者等於x的最大整數。
from math import ceil, floor round(2.5) 2 ceil(2.5) 3 floor(2.5) 2 round(2.3) 2 ceil(2.3) 3 floor(2.3) 2