抱歉，但我真的不知道在python 3.3.2文档中定义round的含义是什么：
round(number[, ndigits])返回四舍五入到小数点后 n 位数字的浮点值数字。如果省略 ndigits，则默认为零。代表number.__round__(ndigits).对于支持
round()的内置类型，如果两个倍数同样接近，则值将舍入到最接近的 10 的倍数减去 n位数字，则向偶数选择进行舍入（因此，例如，round(0.5)和round(-0.5)都是0，并且round(1.5)是2）。如果使用一个参数调用，则返回值为整数，否则与 number 的类型相同。
我不知道为什么 10 和 pow 的倍数.
阅读以下示例后，我认为round(number,n)的工作方式如下：
如果number 123.456，就n 2
-
round将得到两个数字：123.45和123.46 -
round比较abs(number-123.45)（0.006） 和abs(number-123.46)（0.004），并选择较小的一个。 -
所以，结果
123.46。
如果number 123.455，就n 2：
-
round将得到两个数字：123.45和123.46 -
round比较abs(number-123.45)（0.005）和abs(number-123.46)（0.005）。他们是平等的。所以round检查123.45的最后一位数字和123.46.偶数是结果。 -
所以，结果是
123.46
我说的对吗？
如果没有，您能否提供一个可以理解的值版本，四舍五入到最接近的 10 的倍数以幂减去 n位数字？
ndigits = 0 => pow(10, -ndigits) = 10^(-ndigits) = 1
ndigits = 1 => pow(10, -ndigits) = 10^(-ndigits) = 0.1
etc.
>>> for ndigits in range(6):
... print round(123.456789, ndigits) / pow(10, -ndigits)
123.0
1235.0
12346.0
123457.0
1234568.0
12345679.0
基本上，你得到的数字总是 10^（-ndigits） 的整数倍。对于 ndigits=0，这意味着你得到的数字本身就是一个整数，对于 ndigits=1，这意味着它在小数点后不会有一个以上的非零值。
知道任何 0 的幂等于 1 都会有所帮助。随着 n 位数的增加，函数：
f(ndigits) = 10-ndigits随着 n 位数的增加而变小。具体来说，当您将 n 位数增加 1 时，您只需将精度的小数位向左移动一。例如 10^-0 = 1，10^-1 = .1和10^-2 = .01。答案中 1 的位置是 round 的最后一个精度点。
对于它说的部分
对于支持 round（） 的内置类型，值将舍入为 10 最接近幂减 n 位数的倍数;如果两个倍数 同样接近，四舍五入是向偶数选择进行的（因此，对于 例如，round（0.5） 和 round（-0.5） 都是 0，round（1.5） 都是 2）。
这在 Python 3 中具有意外行为，并且不适用于所有浮点数。考虑您给出的示例，round(123.455, 2)产生值 123.45。这不是预期的行为，因为10^-2的最接近的偶数倍数是 123.46 ，而不是 123.45 ！
要理解这一点，您必须特别注意以下注释：
注意 round（） 对于浮点数的行为可能令人惊讶： 例如，round（2.675， 2） 给出 2.67 而不是预期的 2.68。这 不是错误：这是大多数小数部分的结果 不能完全表示为浮点数。
这就是为什么某些浮点数会四舍五入到"错误值"，据我所知，真的没有简单的解决方法。（悲伤的脸）如果您想获得与浮点数的不可预测行为不同的行为，则可以使用分数（即表示分子和分母的两个变量）来表示自定义圆形函数中的浮点数。