本文系统讲解在Python中计算向量的模：小规模使用math.hypot或sqrt(sum(x*x))，中大型数据优先使用numpy.linalg.norm，并通过ord参数切换L1、L2、L∞等范数。强调float64与向量化以提升数值稳定性与性能，提供批量归一化与健壮封装示例，并建议在生产中统一dtype、处理NaN/Inf与轴维，结合项目协作流程保证可复用与合规。

本文系统解答了Python如何对成绩排序：核心做法是使用稳定排序并明确键函数，简单列表用sorted或list.sort，结构化成绩表用Pandas的sort_values，数值矩阵用NumPy的sort/argsort。通过多字段规则（分数降序、姓名升序）、缺失值策略和国际化处理（locale或拼音），可确保排名一致、可解释。针对大数据场景，结合分块、归并与类型优化以提升性能，并以测试与文档固化规则，支持团队协作与长期维护。

在Python中，十进制位数与二进制位宽含义不同：十进制位数建议用len(str(abs(n)))或格式化后计数，二进制位宽用n.bit_length()获取更准确且高效。应特判零值与负数，谨慎处理浮点与科学计数法字符串；字符串法稳妥直观，对数法需防误差，二进制场景以bit_length为准，并以测试与规范确保工程可靠。