Python 中保留小数的 6 种常用方法，涵盖内置函数 round()、字符串格式化（%、format）、f-string、decimal 高精度模块及 numpy.round。文章解析了各方法的语法、优缺点及适用场景，重点指出浮点数精度陷阱及 round() 的四舍六入五成双规则，指导开发者在金融计算、数据分析等不同场景下选择合适的方案以避免精度丢失。
日常写 Python 代码时，保留小数是高频需求 —— 比如电商系统显示订单金额（保留 2 位）、数据分析展示百分比（保留 1 位）、实验报告输出测量结果（保留 3 位）。很多新手只会用 round() 函数，却不知道它有'坑'，也不清楚不同场景该选哪种方法。
今天就给大家整理 6 种 Python 保留小数的常用方法，从基础到进阶，代码示例可直接复制运行，每个方法都讲清'怎么用、适用场景、注意事项'，新手也能秒懂！
举个直观例子：计算 10/3 得到 3.3333333333333335，但我们需要：
3.33（保留 2 位）；3.3（保留 1 位）；3.3333333333（避免精度丢失）。不同场景对应不同方法，下面逐个拆解。
round() 是 Python 内置函数，语法简单：round(数字，保留位数)，核心是四舍五入，适合快速保留小数。
# 基础用法
num = 10 / 3
print(f"原始值：{num}") # 输出：3.3333333333333335
# 保留 2 位小数
print(f"保留 2 位：{round(num, 2)}") # 输出：3.33
# 保留 1 位小数
print(f"保留 1 位：{round(num, 1)}") # 输出：3.3
# 不指定位数，默认保留 0 位（取整）
print(f"保留 0 位：{round(num)}") # 输出：3
# 特殊情况：四舍五入的'坑'（不是纯数学的四舍五入）
print(round(2.675, 2)) # 预期 2.68，实际输出 2.67（浮点数精度问题）
2.675 保留 2 位得到 2.67）；用 %.xf 的格式（x 为保留位数），本质是格式化输出，不改变数字本身，适合'展示结果'。
num = 10 / 3
print(f"原始值：{num}") # 3.3333333333333335
# 保留 2 位小数（%.2f）
print("保留 2 位：%.2f" % num) # 输出：3.33
# 保留 3 位小数（%.3f）
print("保留 3 位：%.3f" % num) # 输出：3.333
# 补零：比如 1.5 保留 2 位，自动补 0
print("补零示例：%.2f" % 1.5) # 输出：1.50
format() 是 Python 官方推荐的格式化函数，语法：format(数字，'.xf')，比 % 占位符更灵活，支持更多格式。
num = 10 / 3
# 基础用法：保留 2 位
print("保留 2 位：{}".format(format(num, '.2f'))) # 输出：3.33
# 简写形式（更常用）
print("保留 2 位（简写）：{:.2f}".format(num)) # 输出：3.33
# 保留 1 位 + 补零
print("保留 1 位 + 补零：{:.1f}".format(1.5)) # 输出：1.5
# 结合其他格式（比如加千分位）
print("加千分位 + 保留 2 位：{:,.2f}".format(12345.6789)) # 输出：12,345.68
f-string 是 Python3.6 新增的格式化方式，语法：f"{数字:.xf}"，兼顾简洁和灵活，是日常开发的'首选'。
num = 10 / 3
# 保留 2 位小数
print(f"保留 2 位：{num:.2f}") # 输出：3.33
# 保留 3 位小数
print(f"保留 3 位：{num:.3f}") # 输出：3.333
# 保留 1 位 + 补零
print(f"保留 1 位 + 补零：{1.5:.1f}") # 输出：1.5
# 结合变量（动态指定保留位数）
n = 2
print(f"动态保留{n}位：{num:.{n}f}") # 输出：3.33
前面的方法都有浮点数精度问题，而 decimal 模块专门解决'高精度小数计算'，适合金融、金额等对精度要求高的场景。
from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP
# 解决 round(2.675, 2) 的精度问题
num = Decimal('2.675') # 注意：用字符串初始化，避免浮点数精度丢失
# 保留 2 位小数，四舍五入
res = num.quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)
print(f"高精度保留 2 位：{res}") # 输出：2.68
# 对 10/3 进行高精度保留
num2 = Decimal('10') / Decimal('3')
res2 = num2.quantize(Decimal('0.0000')) # 保留 4 位
print(f"10/3 保留 4 位：{res2}") # 输出：3.3333
如果处理的是 numpy 数组（数据分析、机器学习常用），用 numpy.round() 更高效，支持对整个数组保留小数。
import numpy as np
# 生成 numpy 数组
arr = np.array([10/3, 2.675, 1.5])
print(f"原始数组：{arr}") # 输出：[3.33333333 2.675 1.5]
# 对整个数组保留 2 位小数
arr_round = np.round(arr, 2)
print(f"保留 2 位后的数组：{arr_round}") # 输出：[3.33 2.68 1.5]
pip install numpy）；# 看似 2.675，实际存储的是近似值
print(2.675) # 输出：2.6749999999999998
这就是 round(2.675, 2) 得到 2.67 的原因 —— 浮点数在计算机中是二进制存储，部分十进制小数无法精确表示。
Python 的 round() 不是纯数学的四舍五入，而是'四舍六入五成双'（银行家舍入）：
round(1.5)=2，round(2.5)=2（5 后面无数字，保留位 0 是偶数，舍去）。res = "%.2f" % 10/3 # 错误：字符串不能直接除法
# 正确做法：转成浮点数
res = float("%.2f" % (10/3))
print(res + 1) # 输出：4.33
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| round() | 内置函数，简洁 | 精度问题、四舍五入坑 | 简单计算、非高精度展示 |
| % 占位符 | 自动补零，适合展示 | 返回字符串 | 终端输出、简单报表 |
| format() | 灵活，支持多格式 | 返回字符串 | 复杂展示（千分位、对齐） |
| f-string | 最简洁，支持动态位数 | Python3.6+、返回字符串 | Python3.6 + 的日常展示（首选） |
| decimal 模块 | 高精度，无精度丢失 | 语法稍复杂 | 金融、金额、高精度计算 |
| numpy.round | 批量处理数组高效 | 需安装 numpy | 数据分析、机器学习（数组处理） |
f-string（{num:.2f}），简洁又灵活；decimal 模块，避免精度丢失；numpy.round()；round()，但注意它的四舍五入规则；float() 转成数字。建议大家把文中的代码逐个运行一遍，改改保留位数、换几个数字，就能快速掌握不同方法的差异。保留小数看似简单，选对方法能避免很多隐藏问题，尤其是金融场景，千万别只用 round() 哦！
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