您应该使用：

Math.round( num * 100 + Number.EPSILON ) / 100

似乎没有人知道数字EPSILON。

此外，值得注意的是，这并不像某些人所说的那样是JavaScript的怪异之处。

这就是浮点数在计算机中的工作方式。与99%的编程语言一样，JavaScript没有自制的浮点数；它依赖于CPU/FPU。计算机使用二进制，在二进制中，没有像0.1这样的数字，而只是二进制的近似值。为什么？出于同样的原因，1/3不能用十进制写：它的值是0.33333333……无穷大为三。

这里是Number.EPSILON。这个数字是1和双精度浮点数字中存在的下一个数字之间的差值。就是这样：在1和1+number.EPSILON之间没有数字。

编辑：

正如评论中所问的，让我们澄清一件事：添加Number.EPSILON仅当要舍入的值是算术运算的结果时才相关，因为它可以吞下一些浮点误差增量。

当值来自直接来源（例如：文字、用户输入或传感器）时，它不起作用。

编辑（2019）：

像@maganap和一些人指出的那样，最好在相乘之前加上Number.EPSILON：

Math.round( ( num + Number.EPSILON ) * 100 ) / 100

编辑（2019年12月）：

最近，我使用了一个类似于此的函数来比较epsilon感知的数字：

const ESPILON_RATE = 1 + Number.EPSILON ;
const ESPILON_ZERO = Number.MIN_VALUE ;

function epsilonEquals( a , b ) {
  if ( Number.isNaN( a ) || Number.isNaN( b ) ) {
    return false ;
  }
  if ( a === 0 || b === 0 ) {
    return a <= b + EPSILON_ZERO && b <= a + EPSILON_ZERO ;
  }
  return a <= b * EPSILON_RATE && b <= a * EPSILON_RATE ;
}

我的用例是我多年来开发的断言+数据验证库。

事实上，在代码中，我使用的是ESPILON_RATE=1+4*数字.EPSILON和EPSILON_ZERO=4*数字.MIN_VALUE（四倍于EPSILON），因为我想要一个足够宽松的等式检查器来累积浮点错误。

到目前为止，它看起来很适合我。我希望这会有所帮助。

虽然建议的答案通常是正确的，但没有考虑传入的数字的精度，这在原始问题中没有表示为要求，但在科学应用的情况下，这可能是一个要求，其中3不同于3.00（例如）。

事实上，建议的答案是3.001到3，而保持数字精度的信息应该是3.00。

下面是一个考虑到这一点的函数：

函数roundTo（值，十进制）{让absValue=Math.abs（值）；let int=数学地板（absValue）.toString（）.length；let dec=absValue.toString（）.length-int；dec-=（Number.isIInteger（absValue）？0 : 1);返回值toPrecision（int+Math.min（dec，十进制））；}

使用类似于以下的方法进行汇总：

num = 519.805;
dp = Math.pow(10, 2);
num = parseFloat(num.toString().concat("1"));
rounded = Math.round((num + Number.EPSILON)* dp)/dp;

因为它会处理在最后只有一个小数点四舍五入的数字。

将类型保留为整数，以便以后进行排序或其他算术运算：

Math.round(1.7777777 * 100)/100

1.78

// Round up!
Math.ceil(1.7777777 * 100)/100

1.78

// Round down!
Math.floor(1.7777777 * 100)/100

1.77

或转换为字符串：

(1.7777777).toFixed(2)

"1.77"

根据所选答案和对同一问题的投票意见：

Math.round((num + 0.00001) * 100) / 100

这适用于以下两个示例：

Math.round((1.005 + 0.00001) * 100) / 100

Math.round((1.0049 + 0.00001) * 100) / 100

我为自己编写了以下一组函数。也许这对你也有帮助。

function float_exponent(number) {
    exponent = 1;
    while (number < 1.0) {
        exponent += 1
        number *= 10
    }
    return exponent;
}
function format_float(number, extra_precision) {
    precision = float_exponent(number) + (extra_precision || 0)
    return number.toFixed(precision).split(/\.?0+$/)[0]
}

用法：

format_float(1.01); // 1
format_float(1.06); // 1.1
format_float(0.126); // 0.13
format_float(0.000189); // 0.00019

对于您的情况：

format_float(10, 1); // 10
format_float(9.1, 1); // 9.1
format_float(1.77777, 1); // 1.78