STM32 LL库使用指南：函数与方法总结

"这篇总结主要介绍了如何使用STM32 LL库，并提供了新建工程模板的方法，同时深入探讨了Python中的NumPy库的使用。" 在STM32的低层库（LL库）使用中，函数和方法的掌握至关重要。LL库允许开发者更接近硬件层进行编程，提高效率并减小程序体积。在STM32 LL库的使用中，通常涉及配置外设、初始化、读写寄存器等操作。新建工程模板方法可以帮助开发者快速搭建项目框架，包括设置编译器选项、链接库、包含头文件等步骤，以便于重复使用和团队协作。 在Python世界里，NumPy是处理数值计算的核心库，尤其在科学计算中不可或缺。首先，安装NumPy可以使用`pip install numpy`命令。在导入库后，常使用`import numpy as np`来简化后续代码。`np.__version__`则用于查看当前安装的NumPy版本。 创建数组是NumPy的基础操作，如`arange`、`array`、`copy`等函数可以生成不同类型的数组。例如，`arange`用于创建等差序列，`array`则能将列表转换为数组。转化函数如`astype`用于改变数组的数据类型，`reshape`可以调整数组的形状。 在操作数组时，`split`、`stack`系列函数用于分割和组合数组，`diagonal`获取对角线元素，`ravel`和`reshape`用于扁平化和重塑数组。询问操作如`all`和`any`判断数组元素满足条件的情况，`nonzero`找出非零元素的位置，`where`则返回满足条件的索引。 排序功能包括`argsort`进行升序排序，`argmax`和`argmin`找出最大值和最小值的索引，而`sort`直接对数组排序。数组运算涉及加减乘除等基本操作，以及`cumsum`、`cumprod`计算累积和与积。 统计功能如`mean`、`std`和`var`分别计算平均值、标准差和方差，提供基本的统计分析。线性代数操作如`dot`计算点积，`outer`求外积，`svd`进行奇异值分解。 示例代码展示了NumPy的一些操作，如切片、视图和复制数组。`view`创建一个共享相同数据的新数组，而`copy`则是深拷贝，不共享数据。通过改变视图或副本，可以看到它们如何影响原数组。 了解STM32 LL库和熟练掌握NumPy的使用，能够极大地提升嵌入式系统开发和数据分析的能力。在实际应用中，结合这两者可以实现高效、精确的计算任务。