Office中的公式如何编辑才完美
liuian 2024-12-01 00:56 16 浏览
临近开学,奥运也结束了,暑假也快结束了,实验室的实验也快结束了,数据也出来了,剩下的就该是要收心写论文了。毫无疑问,写论文的时候少不了公式的出现,但是它们又是必须的,论文中连个公式都没有,谁知道你写的是个什么鬼。在Offic中写论文,如果只是简单地编辑一下公式,那你就大错特错了。在论文中编辑公式,有很多地方Office自带的公式编辑器都无法完成,所以要用到MathType公式编辑器这个好用的工具了。
MathType免费获取地址:http://www.mathtype.cn/
MathType是一款专用的数学公式编辑器,它里面的模板跟符号都是公式专用的符号,期刊杂志论文出版的时候,里面所涉及到的公式很多都是用MathType编辑出来的。除了能够编辑公式这个基本的功能之外,还有一些智能化的功能,所以在使用时非常方便。
一、公式自动编号
论文中的所有出现的公式都是需要编号的,当公式比较少时,我们会使用手动编号,而当公式比较多时,再手动编号就是非常不现实的了,这时MathType中的公式自动编号功能就有了它发挥的空间了。
1.在编写公式之前直接点击MathType菜单中下的“插入公式编号”命令,在编写的公式就会自动编号,此时默认的是公式编号居中。也有“插入左编号”和“插入右编号”的命令,根据自己的需要选择,
2.而如果删除其中的公式后,只需要再使用一次更新公式编号命令,编号就会自动更新了,这一点用起来非常方便。
3.如果需要对其中的公式编号进行引用,因为论文中提到上的公式时都是直接用编号来代替的,而不是再输入一遍相同的公式,也只需要在MathType菜单中点击“插入公式参数”这个命令就可以了,然后再直接点击你要引用的公式编号就可以了。
二、格式化公式
这个命令主要用来批量修改公式的格式。当公式已经完全编辑好之后,又需要对公式的字体字号等进行重新修改设置,当文档中公式比较少时可以一个一个手动修改,而当公式比较多时,一个一个地修改则极为不现实,这个时候就需要使用批量修改的功能。
1.将一个公式的格式设置好以后保存为一个文件。
2.然后再在Word的MathType菜单中点击“格式化公式”这个命令,在弹出来的对话框中,选择刚刚保存的那个文件后确定,这样再回到Word界面就等待一下就会发现公式已经更新了。
三、MathType公式与LaTex快速转换
除了使用MathType编辑公式之外,还有很多人会使用LaTex代码来编辑公式,与MathType编辑公式相比,LaTex编辑公式时不需要考虑排版问题,并且所有的的符号都可以编辑出来,而MathType则相对来说范围要窄一些,但是学习LaTex的这个过程非常艰难,需要比较长的一段时间,而MathType就非常容易上手,完全不需要一个学习过程,你看到它就会用了。所以很多人会将两者进行结合使用,将两种公式进行相应转换。
1.将MathType公式快速转换成LaTex。
其实有很多种方式可以完成这个转换,但是最快的方法还是使用快捷键来实现。按住“Alt+\”键,可以将 MathType 公式快速转换成 LaTex 格式。
2.将LaTex转换成MathType公式。
将Latex格式的公式代码复制到 Word 中,前后分别加上“$”符号,按下“Alt+\”键,就将公式切换成MathType 格式。
上面介绍了MathType几个非常智能化的功能,而这几个功能也是与Office自带的公式编辑器中最缺少的几个功能,Office自带的公式编辑器只能实现公式编辑这个基本的功能,而对于这些插入公式、批量修改等等是不能实现的,这也是为什么越来越多的人选择使用MathType的原因。
相关推荐
- Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy
-
TensorTensor,它可以是0维、一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便。但它们也不相同,最大的区别就是Numpy...
- Pytorch学习-day7: 复习与实践(pytorch入门教程(非常详细))
-
学习内容张量基础回顾:张量的创建、属性(形状、数据类型、设备)和操作(索引、切片、变形)。张量的数学运算(加、减、乘、矩阵乘法)和自动求导(requires_grad)。张量与NumPy的互...
- 神经辐射场(NeRF)实战指南:基于PyTorch的端到端实现
-
在探索三维重建技术的过程中,从传统的多视图几何到现代深度学习方法,神经辐射场(NeRF)技术凭借其简洁而高效的特性脱颖而出。本文旨在提供一个全面的NeRF实现指南,基于PyTorch框架从基础原理到完...
- PyTorch 源码解读之 torch.autograd:梯度计算详解
-
前言本篇笔记以介绍pytorch中的autograd模块功能为主,主要涉及torch/autograd下代码,不涉及底层的C++实现。本文涉及的源码以PyTorch1.7为准。t...
- PyTorch常用代码段合集(pytorch 编程)
-
作者丨JackStark@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/104019160PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段,在参考资料[1](...
- PyTorch入门与实战——必备基础知识(下)01
-
前言我们在上篇PyTorch入门与实战——必备基础知识(上)01中了解向量、矩阵和张量的基本概念和代码实现,并且重点介绍了张量的基本操作。但是在实际的神经网络模型中往往会使用一些高阶的张量操作,如拼接...
- PyTorch 深度学习实战(38):注意力机制全面解析
-
在上一篇文章中,我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制的完整发展历程,从最初的Seq2Seq模型到革命性的Transformer架构。我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变...
- PyTorch之Tensor的常见运算和操作
-
上一个小节和大家简单地探讨了我们在日常开发的时候,常见的创建Tensor的几种方式,大家应该还是有些印象的,只需要对着官方文档简单地把代码敲一遍,基本上还是有所收获的,这篇文章也比较简单但又是非常重要...
- PyTorch 深度学习实战(31):可解释性AI与特征可视化
-
在上一篇文章中,我们探讨了模型压缩与量化部署技术。本文将深入可解释性AI与特征可视化领域,揭示深度学习模型的决策机制,帮助开发者理解和解释模型的内部工作原理。一、可解释性AI基础1.核心概念特征重要...
- 轻松学Pytorch-详解Conv2D卷积处理
-
Conv2D基本原理与相关函数常见的图像卷积是二维卷积,而深度学习中Conv2D卷积是三维卷积,图示如下:Pytroch中的Conv2D是构建卷积神经网络常用的函数,支持的输入数据是四维的tensor...
- Pytorch学习-Day 3:张量高级操作(张量svd)
-
以下是PyTorch第3天学习任务的示例代码,涵盖张量形状变换(view和reshape)、广播机制以及GPU加速的实现。代码中包含详细注释,帮助理解每个部分的功能,并完成任务:将张量移动...
- 深入解析PyTorch中view()函数的作用
-
技术背景在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它提供了丰富的张量操作函数。view()函数是PyTorch中一个重要的张量操作函数,其灵感来源于numpy.ndarray.r...
- 打开新世界,教你用RooCode+Copliot+Mcp打造一个自己的Manus
-
本文耗时两天打造,想要一遍走通需要花点时间,建议找个专注的时间开搞!这不仅是个免费使用claude3.5的方案,也是一个超级智能体方案,绝对值得一试!最近Manus真是赚足了眼球,然而我还是没有邀请码...
- Git仓库(git仓库有哪些)
-
#Git仓库使用方法流程详解##一、环境搭建与基础配置###1.1安装与初始化-**安装Git**:官网下载安装包,默认配置安装-**配置全局信息**:```bashgitconfig...
- idea版的cursor:Windsurf Wave 7(ideawalk)
-
在企业环境中,VisualStudioCode和JetBrains系列是最常用的开发工具,覆盖了全球绝大多数开发者。这两类IDE各有优势,但JetBrains系列凭借其针对特定语言和企业场景的深度...
- 一周热门
-
-
Python实现人事自动打卡,再也不会被批评
-
Psutil + Flask + Pyecharts + Bootstrap 开发动态可视化系统监控
-
一个解决支持HTML/CSS/JS网页转PDF(高质量)的终极解决方案
-
再见Swagger UI 国人开源了一款超好用的 API 文档生成框架,真香
-
【验证码逆向专栏】vaptcha 手势验证码逆向分析
-
网页转成pdf文件的经验分享 网页转成pdf文件的经验分享怎么弄
-
C++ std::vector 简介
-
python使用fitz模块提取pdf中的图片
-
《人人译客》如何规划你的移动电商网站(2)
-
Jupyterhub安装教程 jupyter怎么安装包
-
- 最近发表
- 标签列表
-
- python判断字典是否为空 (50)
- crontab每周一执行 (48)
- aes和des区别 (43)
- bash脚本和shell脚本的区别 (35)
- canvas库 (33)
- dataframe筛选满足条件的行 (35)
- gitlab日志 (33)
- lua xpcall (36)
- blob转json (33)
- python判断是否在列表中 (34)
- python html转pdf (36)
- 安装指定版本npm (37)
- idea搜索jar包内容 (33)
- css鼠标悬停出现隐藏的文字 (34)
- linux nacos启动命令 (33)
- gitlab 日志 (36)
- adb pull (37)
- table.render (33)
- uniapp textarea (33)
- python判断元素在不在列表里 (34)
- python 字典删除元素 (34)
- react-admin (33)
- vscode切换git分支 (35)
- vscode美化代码 (33)
- python bytes转16进制 (35)