废话不多说了，直接上一个例子。
目标：将 x = 34.4567809278 保留3位小数
结果 34.457
round(x,k) 中 x 为要处理的浮点数， k 指要保留的位数
print(round（x)) #直接返回整数
01
“如将Python中的浮点数运算精度限制到32位？”
为什要提出这么怪异的问题。存在即合理~~
提出这个问题的原因是，在用python模拟32位MCU上的程序时，发现两者的结果有差异。
而差异的地方就是重点。 秉持这种观点，我就想办法深挖下去。排除了其他所有的可能，就差计算精度的影响了。
MCU的浮点运算单元是32位的，而Python默认的浮点运算为64位（安装的64 bit安装包）
浮点运算的结果如下：
32位浮点数的有效数据位为7位，而以上计算结果明显超过7位。
02
差异已经很明显了，那怎么消除着这种差异~~
方案一：
使用round()控制精度。
No，单精度与双精度浮点运算差异不止一个round函数，也不止千八百个~~
方案二：
使用decimal模块
这个还在我的学习计划中~~
方案三：
stackoverflow.com
问题解决~~
03
使用numpy模块中的float32完美解决这个问题。
举个例子~~
End
