Python中保留结果两位小数的方法有很多种，使用字符串格式化、使用round函数、使用decimal模块。浮点数计算可能存在误差，字符串格式化更适合展示场景。本文详细为大家介绍下python如何输出小数点，跟着小编一起学习下吧。
python如何输出小数点后两位?
在Python中，输出小数点后两位可通过以下方法实现：
方法1：使用 round() 函数
直接对浮点数四舍五入到两位小数：
pythonnum = 3.1415926result = round(num, 2)print(result) # 输出: 3.14
方法2：字符串格式化(推荐)
通过格式化字符串控制输出精度，避免浮点数精度问题：
pythonnum = 3.1415926# f-string (Python 3.6+)print(f"{num:.2f}") # 输出: 3.14# format() 方法print("{:.2f}".format(num)) # 输出: 3.14
方法3：% 格式化
传统字符串格式化方式：
pythonnum = 3.1415926print # 输出: 3.14
注意事项
四舍五入规则：round() 在中间值时可能受浮点数精度影响。
字符串格式化的优势：直接输出字符串，避免浮点数精度误差，适合展示场景。
示例代码
pythonprice = 19.9999print(f"价格: {price:.2f}元") # 输出: 价格: 20.00元
选择方法时，若需数值计算用 round()，若需显示用字符串格式化。
Python中的浮点数是什么?
在Python中，浮点数(Float) 是用于表示带有小数部分的实数的数据类型，遵循IEEE 754标准的双精度浮点数格式。以下是详细说明：
1. 浮点数的定义与特点
表示范围：
浮点数可以表示极大或极小的数值，范围约为 ±2.23e-308 到 ±1.80e+308，具体取决于系统实现。
精度限制：
双精度浮点数提供约15-17位有效数字的精度，超出部分可能因舍入误差导致不精确(如 0.1 + 0.2 != 0.3)。
存储结构：
由符号位(1位)、指数位(11位)和尾数位(52位)组成，通过科学计数法存储数值。
2. 浮点数的创建
直接赋值：
pythonx = 3.14 # 浮点数y = -0.001 # 负浮点数z = 2.0 # 整数2.0也会被视为浮点数
类型转换：
通过 float() 将其他类型转换为浮点数：
pythona = float("3.14") # 字符串转浮点数b = float(5) # 整数转浮点数(结果为5.0)
3. 浮点数的常见问题
(1)精度误差
由于二进制无法精确表示某些十进制小数(如 0.1)，计算时可能产生微小误差：
pythonprint(0.1 + 0.2) # 输出: 0.30000000000000004
解决方案：
使用 round() 四舍五入到指定位数：
pythonresult = round(0.1 + 0.2, 2) # 输出: 0.3
使用字符串格式化限制显示位数(不改变实际值)：
pythonprint(f"{0.1 + 0.2:.2f}") # 输出: 0.30
对于高精度计算，使用 decimal 模块：
pythonfrom decimal import Decimalprint(Decimal("0.1") + Decimal("0.2")) # 输出: 0.3
(2)特殊值
无穷大(Infinity)：
pythoninf = float("inf") # 正无穷print(inf > 1e308) # 输出: True
非数字(NaN)：
pythonnan = float("nan") # 表示未定义或错误结果print(nan == nan) # 输出: False
4. 浮点数的运算与比较
基本运算：
支持加减乘除、幂运算等：
pythonprint(2.5 * 4) # 输出: 10.0print(3 ** 0.5) # 输出: 1.7320508075688772
比较注意事项：
避免直接比较浮点数，改用误差范围判断：
pythondef is_close(a, b, rel_tol=1e-09, abs_tol=0.0):return abs(a - b) <= max(rel_tol * max(abs(a), abs(b)), abs_tol)print(is_close(0.1 + 0.2, 0.3)) # 输出: True
Python的浮点数是基于IEEE 754标准的双精度实数，适合科学计算和工程应用，但需注意精度误差。对于需要精确计算的场景，优先使用 decimal 模块。比较浮点数时，建议使用误差范围而非直接相等判断。
