一、四舍五入
在进行数字计算时，我们往往需要将结果保留到小数点后几位，这时就需要用到四舍五入操作。在Python中，使用round()方法来实现，其中第一个参数是需要进行四舍五入的数字，第二个参数是保留小数点后的位数。例如：
num = 3.1415926
result = round(num, 2)
print(result)
输出结果为3.14，即将3.1415926四舍五入保留两位小数。
二、精确加减乘除
在进行小数的加减乘除操作时，往往会出现精度丢失的情况，例如：
a = 0.1
b = 0.2
print(a + b)
输出结果为0.30000000000000004，很明显，0.1 + 0.2应该是0.3，而不是0.30000000000000004。这时，我们可以使用Decimal模块来解决精度问题，并保留小数点后的位数。例如：
from decimal import Decimal
a = Decimal('0.1')
b = Decimal('0.2')
print(a + b)
输出结果为0.3，即可以保证计算精度，并且可以控制小数点的位数。
三、格式化输出
在输出小数时，我们可能需要将小数点后几位保留，并在左右两侧添加特定字符来美化输出结果，这时可以使用格式化输出。格式化输出支持一系列占位符，例如：
num = 3.1415926
print('{:.2f}'.format(num))
输出结果为3.14，即将小数点后两位进行保留，并将结果按照格式输出。
四、三方库中的处理方法
除了Python内置的操作方法外，也可以使用一些三方库进行小数点的处理和计算。
（1）Numpy库：Numpy库是Python中的数值计算库，提供了多种科学计算的方法，其中包括小数的计算和处理。例如：
import numpy as np
a = np.array([1.234, 2.345, 3.456])
print(np.around(a, decimals=2))
输出结果为[1.23 2.35 3.46]，即对于数组中每个元素，将其保留两位小数，并四舍五入。
（2）Pandas库：Pandas库是用于数据分析和处理的Python库，常用于数据清洗和处理。Pandas库中的DataFrame对象提供了方法来进行小数点的格式化和输出。例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1.234, 2.345, 3.456],'B':[4.567, 5.678, 6.789]})
print(df.round({'A':2, 'B':1}))
输出结果为：
A B
0 1.23 4.6
1 2.35 5.7
2 3.46 6.8
即对于DataFrame中的每个元素，按照指定的小数点位数进行保留，并输出格式化后的结果。
