在机器中浮点数不能精确表达，因为换算成一串1和0后可能是无限位数的，机器已经做出了截断处理。那么在机器中保存的2.675这个数字就比实际数字要小那么一点点。这一点点就导致了它离2.67要更近一点点，所以保留两位小数时就近似到了2.67。

然而，Python使用四舍六入五留双的方法进行取舍，不能精确实现四舍五入。
如下：

无论是round，还是demical都不能很好的进行四舍五入，那么我们只能自己定方法来实现精确四舍五入了。

def round_up(number,power=0):
    """
    实现精确四舍五入，包含正、负小数多种场景
    :param number: 需要四舍五入的小数
    :param power: 四舍五入位数，支持0-∞
    :return: 返回四舍五入后的结果
    """
    digit = 10 ** power
    num2 = float(int(number * digit))
    # 处理正数，power不为0的情况
    if number>=0 and power !=0:
        tag = number * digit - num2 + 1 / (digit * 10)
        if tag>=0.5:
            return (num2+1)/digit
        else:
            return num2/digit
    # 处理正数，power为0取整的情况
    elif  number>=0 and power==0 :
        tag = number * digit - int(number)
        if tag >= 0.5:
            return (num2 + 1) / digit
        else:
            return num2 / digit
    # 处理负数，power为0取整的情况
    elif power==0 and number<0:
        tag = number * digit - int(number)
        if tag <= -0.5:
            return (num2 - 1) / digit
        else:
            return num2 / digit
    # 处理负数，power不为0的情况
    else:
        tag = number * digit - num2 - 1 / (digit * 10)
        if tag <= -0.5:
            return (num2-1)/digit
        else:
            return num2/digit


print(round_up( 2.4259, 0))
print(round_up( -2.625, 2))
print(round_up( -2.635, 2))
print(round_up( 0, 0))

结果示例：
2.0
-2.63
-2.64
0.0