结果是 -4
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对正数是向下取整，对负数是向上取整。
学python的一个缺点就是对数据类型的基础理解比较少，
你可以用二进制来理解下，举一个有符号的二进制为例子：
对于无符号的 0b000~0b111 来说分别有
0b000 = 0;
0b001 = 1;
0b010 = 2;
0b011 = 3;
0b100 = 4;
0b101 = 5;
0b110 = 6;
0b111 = 7;
比如 uint 就是 int 的无符号形式。
当相同数据为有符号形式时变为：
0b000 = 0;
0b001 = 1;
0b010 = 2;
0b011 = 3;
0b100 = -4;
0b101 = -3;
0b110 = -2;
0b111 = -1;
（参考原码、反码、补码）
所以根据这个规则，对float，double等数字是同理，在floor时将有符号位进行省略，如以下位运算（）：
0b000 1 = 0b000
0b001 1 = 0b000
有 0-0 和 1 - 0
0b010 1 = 0b001
0b011 1 = 0b001
有 2- 1 和 3 - 1
按照这个丢失精度的方法计算负数呢？
0b111 1 = 0b111
0b110 1 = 0b111
0b101 1 = 0b110
0b100 1 = 0b110
可知：
-1 - -1 与 -2 - -1
-3 - -2 与 -4 - -2
所以对负数的 floor 会向上取整，因为丢失精度的方法是直接根据小数点截断的。
定义：大于或等于 x 的最大整数 math.ceil(x)
向上取整运算为Ceiling，用数学符号⌈⌉表示
定义：小于或等于 x 的最大整数 math.floor(x)
向上取整运算为Floor，用数学符号⌊⌋表示
其实反斜杠 // 也能实现向下取整:
但是在某些情况下 // 和 math.floor(x) 的实现结果又不一样：
还是因为浮点数在计算机中存储值并不是0.05而是0.05...125，具体解释还是看这里吧 为什么Python中//和math.floor运算结果会不同 。
向0取整：x为负数时向上取整，x为正数时向下取整。
python中可用 int(x) 实现，也可以用 math.modf(x) 返回一个包含小数部分和整数部分的元组。
有人可能会对 math.modf(-2.36) 结果感到好奇，按理说它应该返回 (0.36, 2.00) 才对。这里涉及到了另一个问题，即浮点数在计算机中的表示，在计算机中是无法精确的表示小数的，至少目前的计算机做不到这一点。上例中最后的输出结果只是 0.36 在计算中的近似表示。
Python和C一样, 采用IEEE 754规范来存储浮点数，更详细解释，可以参考知乎话题：
为什么0.1+0.2=0.30000000000000004而1.1+2.2=3.3000000000000003
从官方文档得知，Python中 round(x) 采用银行进位法而非传统的四舍五入。
银行进位规则：
① 如果保留数最后一位不等于5，则执行四舍五入，例如 round(5.234, 2)=5.23 round(5.236, 2)=5.24
② 如果保留数最后一位等于5，则取决于5的位置和状态：⑴ 如果5后有数，不论奇偶都要进位，例如 round(5.2354, 2)=5.24 ；⑵ 如果5后没有数，则需要看5的前一位奇偶性，奇进偶舍，例如 round(5.235, 2)=5.24 , round(5.225, 2)=5.22
但是！注意！：
内心中一片乌鸦飞过，说好的奇进偶舍呢？？？其实我内心也是奔溃的，继续找答案：
我们都知道，计算机所存储的浮点数并不是表面这么简单，他并不是一个精确值，可以用decimal模块的Decimal对象，将float数据映射为底层的更精确的表示。：
round还是那个round，过错就在于float对象“眼见而非实”上，那到底如何实现真正意义四舍五入呢？？
decimal模块是Python的一个标准库，是专门为十进制小数的精确计算而设计的,使用decimal模块的接口，可以实现小数精确的四舍五入，具体不多做展开了，可以参考官方文档...暂时我也用不到decimal
一路写下来，结论就是float心机好深，操作真的要小心点...
是利用原来的向下取整的机制如果原来是
实际上Python的round()函数可以接受两个参数round(value，ndigits)，第一个参数为实际操作数，第二个参数为实际保留几位，如果第二个参数不填，则默认保留到整数位。
Python3.X对于浮点数默认的是提供17位数字的精度。
向下取整
int(3.75)
四舍五入
round(3.75)
向上取整
math.ceil(3.75)
分离整数和小数
math.modf(3.75)
