python中round函数的注意事项
多用format格式，decimal模块
“4舍6入5看齐,奇进偶不进”我觉得并不是因为浮点数在计算机表示的问题。计算机浮点数的表示是 ieee 定义的标准规则，如果 python 中存在，没道理其他语言中不存在。事实上是因为该取舍方法比过去的 "四舍五入" 方法在科学计算中更准确。而国家标准也已经规定使用 “4舍6入5看齐,奇进偶不进” 取代"四舍五入".
从统计学的角度上来讲,如果大量数据无脑的采用四舍五入会造成统计结果偏大。而"奇进偶舍"可以将舍入误差降到最低。
奇进偶舍是一种比较精确比较科学的计数保留法，是一种数字修约规则。
其具体要求如下（以保留两位小数为例）：
- （1）要求保留位数的后一位如果是4或者4以下的数字，则舍去， 例如 5.214保留两位小数为5.21。
- （2）如果保留位数的后一位如果是6或者6以上的数字，则进上去， 例如5.216保留两位小数为5.22。
- （3）如果保留位数是保留整数部分或保留一位小数，则要根据保留位来决定奇进偶舍：
1 >>> round(5.215,2)#实际并没有进位 2 5.21 3 >>> round(5.225,2) 4 5.22 5 >>> 6 >>> round(1.5)#此处进位 7 2 8 >>> round(1.5)==round(2.5)#偶数舍去 9 True 10 >>> round(1.15,1) 11 1.1 12 >>> round(1.25,1) 13 1.2 14 >>> round(1.151,1) 15 1.2 16 >>> round(1.251,1) 17 1.3
- (4) 如果保留位数的后一位如果是5，且该位数后有数字。则进上去，例如5.2152保留两位小数为5.22，5.2252保留两位小数为5.23，5.22500001保留两位小数为5.23。
从统计学的角度，“奇进偶舍”比“四舍五入”要科学，在大量运算时，它使舍入后的结果误差的均值趋于零，而不是像四舍五入那样逢五就入，导致结果偏向大数，使得误差产生积累进而产生系统误差，“奇进偶舍”使测量结果受到舍入误差的影响降到最低。