python 数据精度控制

浮点数是机器上浮点数的本机双精度（64bit）表示。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。

Python不支持32bit的单精度浮点数。更加精确的精度控制可以使用numpy扩展库

关于单精度和双精度的通俗解释：

单精度型和双精度型，其类型说明符为float 单精度说明符，double 双精度说明符。在Turbo C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。双精度型占8 个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。

将精度高的浮点数转化为精度地的浮点数

1.round()内置方法

round()如果只有一个数作为参数，不指定位数的时候，返回的是一个整数，而且是最靠近的整数（这点上类似四舍五入）。但是当出现.5的时候，两边的距离都一样，round()取靠近的偶数，这就是为什么round(2.5) = 2。当指定取舍的小数点位数的时候，一般情况也是使用四舍五入的规则，但是碰到.5的这样情况，如果要取舍的位数前的小树是奇数，则直接舍弃，如果偶数这向上取舍。看下面的示例：

注（取舍位5前面的数字如果是奇数的话就进1，如果是偶数的话就不进，和我们平时学的四舍五入有所不同。这种计数方式在水文工作上使用比较多，有大量数据时，按照这种方法可以减小误差。）

2.使用格式化

效果和使用round（）是一样的