STM32 LL库指南：指定轴操作与NumPy数组理解

这篇指南主要介绍了如何在STM32微控制器中使用LL库，并结合实例讲述了如何新建工程模板。STM32 LL库是一个低层库，提供了直接访问硬件寄存器的功能，适合对性能有高要求或者需要精细控制硬件的场合。 在Python的Numpy库中，"指定轴"是一个关键概念，它在处理多维数组时起到重要作用。轴(axis)参数允许用户指定在哪个维度上执行特定的统计或操作。在二维数组中，0代表垂直方向，1代表水平方向。对于更高维度的数组，轴则按照维度的顺序从0开始计数。负数轴表示从后向前计数，比如-1代表最后一个维度。例如，在一个三维数组中，0轴对应最外层的“片”（slab），1轴对应第二层的“列”（column），2轴对应最内层的“行”（row）。 轴的使用广泛存在于Numpy的各种操作中，如`sum()`, `mean()`, `std()`, `argmax()`等。例如，`np.argmax()`和`np.argmin()`函数分别返回数组中最大值和最小值的索引，而`np.cumsum()`和`np.cumprod()`函数计算数组元素的累积和与累积乘积，这些函数都可以指定轴参数来按特定维度进行计算。 在Numpy安装部分，文章提到了两种安装方法：通过Anaconda的Conda命令和直接使用pip。安装完成后，可以使用`np.__version__`来检查Numpy的版本。此外，文章还展示了如何在Jupyter Notebook环境中创建和转换数组。`np.array()`函数用于创建数组，而`np.arange()`则生成指定范围的等差序列。`tolist()`方法可将Numpy数组转换为Python列表，反之，`np.array()`可将列表转化为数组。 数组的创建方式还包括使用`range()`和`np.arange()`。虽然两者都能生成等差序列，但`np.arange()`返回的是Numpy数组，而`range()`返回的是Python的迭代对象。在性能比较中，可以看到`np.arange()`在创建数组时速度更快。 在实际编程中，理解并熟练运用轴参数能够极大地提高处理多维数据的效率。在STM32的LL库中，类似的概念也适用于配置和控制硬件的不同方面，如定时器通道或GPIO引脚，用户需要根据硬件手册和库文档来指定正确的参数，确保正确地访问和操作硬件资源。