python中round做四捨五入要說清楚並不容易。有一種奇進偶舍的說法並不準確。
下面的例子就無法用奇進偶舍來解釋：
print(round(1.275,2))
1.27
原因分析
float採用二進位制編碼描述浮點數。在二進位制表示中，大多數有限位十進位制小數無法使用有限位二進位制進行精確表示。也就是說，有限位數的十進位制小數，往往會變為無限位數的二進位制小數。
對不能使用有限位二進位制小數表示的十進位制有限位小數，在系統中儲存的是這些十進位制浮點數的近似值。在近似值中，分為進製和截斷兩種型別，近似誤差一般在10e−17 左右。進製近似值大於原值，截斷近似值小於原值。
表示為二進位制近似值後，python系統在進行round計算時，使用近似值，不是使用原值。
python在儲存浮點數的時候，都是用和十進位制最接近的數值。例如：
>>> format(1.275,'.20f')
'1.27499999999999991118'
再說回四捨五入的基本策略：
靠近最近（四捨六入）；
距離相同時，保證最後一位是偶數；
做基本的四捨五入的時候，都是使用系統內表示的值，比如說1.275，系統內表示為1.27499999999999991118，所以四捨五入之後就是1.27；
對於能夠用有限位二進位制表示的有限位數的十進位制小數，如果要捨入的那位是5，比如說1.125，四捨五入保留2位就是1.12（結果的最後一位是偶數）。
1.12500000000000000000
1.12
1.37500000000000000000
1.38
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