Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Форматирование таблицы в латексе

Я хотел бы спросить, как отформатировать таблицу выше в латексе - таблица довольно приличная, но я хотел бы, чтобы бит «модель» был не в самом конце, а также я хотел бы, чтобы в самом правом углу таблицы не было места.

\documentclass{article}
\usepackage[utf8]{inputenc}

\title{table in stack}
\author{petr102030 Hrobar}
\date{November 2019}

\begin{document}

\maketitle

\section{Introduction}

\begin{table}[!htbp] \centering 
  \label{exp_rmse} 

\begin{tabular}{@{\extracolsep{5pt}}lccccccc} 
\\[-1.8ex]\hline 
\hline \\[-1.8ex] 
Model & \multicolumn{1}{c}{RMSE} & \multicolumn{1}{c}{MAE} & \multicolumn{1}{c}{MAPE} & \\ 
\hline \\[-1.8ex] 
Holt-Winters (add.) & 1256.361 & 924.962 & 3.518 &\\ 
Holt-Winters (mul.) & 1238.799 & 909.395 & 3.457 &\\ 
Parab. Trend (model 4) & 2228.310 & 1792.471 & 7.959 &\\ 
Lin.Trend (model 5) & 3074.307 & 2545.426 & 11.339 &\\ 
\hline \\[-1.8ex] 
\end{tabular} 
\end{table} 


\end{document}
latex
25.11.2019

  • Возможно, взгляните на booktabs, пакет LaTeX для качества публикаций. столы. 25.11.2019

Ответы:


1

  • «Модель» находится на самой левой границе вашей таблицы, потому что отступ по умолчанию уменьшен на @{\extracolsep{5pt}}. Если вы удалите это, вы вернете прокладку. (Однако обычно рекомендуется удалить этот отступ, поэтому внимательно подумайте, действительно ли вы хотите это сделать)

  • укажите только столько столбцов, сколько у вас есть в вашей таблице, а не 8, как в вашем примере

  • с пакетом siunitx вы можете красиво выровнять числа по их десятичным маркерам

  • как уже упоминал Picaud Vincent, пакет booktabs очень полезен для создания красивых таблиц. Среди прочего, это улучшает вертикальное расстояние вокруг правил.

  • использование \label{} имеет смысл только в том случае, если есть заголовок, на который он может ссылаться

  • Предлагаю удалить все ненужные \multicolumn{1}{...}, они не несут ничего полезного и могут испортить форматирование

\documentclass{article}
\usepackage[utf8]{inputenc}

\usepackage{booktabs}
\usepackage{siunitx}

\title{table in stack}
\author{petr102030 Hrobar}
\date{November 2019}

\begin{document}

\maketitle

\section{Introduction}

\begin{table}[!htbp] 
\centering  
\begin{tabular}{@{}lS[table-format=4.3]S[table-format=4.3]S[table-format=2.3]} 
\toprule
Model & {RMSE} & {MAE} & {MAPE} \\ 
\midrule 
Holt-Winters (add.) & 1256.361 & 924.962 & 3.518 \\ 
Holt-Winters (mul.) & 1238.799 & 909.395 & 3.457 \\ 
Parab. Trend (model 4) & 2228.310 & 1792.471 & 7.959 \\ 
Lin.Trend (model 5) & 3074.307 & 2545.426 & 11.339 \\ 
\bottomrule
\end{tabular} 
\end{table} 


\end{document}

введите здесь описание изображения

25.11.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..