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python 里面专门有一个 round（） 函数可以将任意的浮点数或者小数保留指定的位数。
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废话不多说了，直接上一个例子。
目标：将 x = 34.4567809278 保留3位小数
结果 34.457
round(x,k) 中 x 为要处理的浮点数， k 指要保留的位数
print(round（x)) #直接返回整数
浮点型(Float)
Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。
在运算中，整数与浮点数运算的结果是浮点数.
浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。
整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。
python提供了三种浮点值：内置的float与complex类型，以及标准库的decimal.Decimal类型。
float类型存放双精度的浮点数，具体取值范围依赖于构建python的c编译器，由于精度受限，进行相等性比较不可靠。
如果需要高精度，可使用decimal模块的decimal.Decimal数，这种类型可以准确的表示循环小数，但是处理速度较慢，适合于财政计算。
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简单函数比较floatS是否相等：
def equal_float(a,b):
return abs(a-b)=sys.float_info.epsilon
其中sys.float_info.epsilon是机器可以区分出的两个浮点数的最小区别
math模块提供了许多可用于floatS的函数：
math.pi:常量3.1415926
math.pow(x,y):x的y次幂（浮点值）
……………….
使用math时先用import math导入该模块
十进制数字
decimal模块可以提供固定的十进制数，精度可以自己定。要创建Decimal，要先用import decimal导入模块。
十进制数是用decimal.Decimal()函数创建的，该函数可以接受一个整数或字符串作为参数，但不能以浮点数作参数。如果用字符串作为参数，可以使用简单的十进制数表示或指数表示，另外，decimal.Decimal的精确表述方式可以可靠的进行相等性比较。
（python3.1开始,使用decimal.Decimal from-float()函数将floats转换为十进制数，以float型数作为参数，并返回与该float最为接近的decimal.Decimal）
Python中的浮点数原理与运算分析
本文实例讲述了Python中的浮点数原理与运算。分享给大家供大家参考，具体如下：
先看一个违反直觉的例子：
s = 0.
for i in range(10): s += .1
s
0.9999999999999999
# 错误被累加
再看一个更为普遍，直接影响判断逻辑的例子：
from math import sqrt
a = sqrt(2)
a*a == a
False
之所以会出现以上的结果，在于 Python （更准确地说是计算机硬件体系结构）对浮点数的表示，我们来看计算机（基于二进制）对十进制小数 0.1 的表示，十进制小数向二进制小数转换的方法请见 Python十进制小数与二进制小数相互转换。将十进制小数 0.1 转换为二进制时的结果为 0.0001100110011001....，无限循环，计算机无法展示无限的结果，只能对结果进行截断，这是浮点数精度问题的根源。
“==” on floats
基于以上的考虑，当我们进行浮点数的相等比较时，要特别小心，直接使用 == 是有问题的，一种通用的做法即是，不是检测浮点数是否相等，而是检测二者是否足够接近，
a = sqrt(2)
abs(a*a-2) epsilon
# 判断是否小于某一小量
