Этот шаблон создает нумерованный блок, который обычно используется для нумерации математических формул. Этот шаблон можно использовать вместе с {{EquationRef}} и {{EquationNote}} для создания хорошо отформатированных нумерованных уравнений, если требуется обратная ссылка на уравнение.
Параметры {{{1}}}, {{{2}}}, и {{{3}}} — обязательны. Кроме того, есть три необязательных параметра {{{RawN}}}, {{{LnSty}}} и {{{Border}}}.
{{{1}}}: задаёт отступ. Чем больше двоеточий (:) вы поставите, тем больше будет отступ блока (до максимального в 20 отступов). Этот параметр может быть пустым, если отступ не требуется.
{{{2}}}: тело или содержимое блока.
{{{3}}}: задаёт номер блока.
{{{RawN}}}: если непустое (не пробел) значение, дополнительное форматирование не будет применяться к номеру блока.
{{{LnSty}}}: задаёт стиль линии.
{{{Border}}}: если установлено, обведит уравнение рамкой (экспериментально).
Позиционирование относительно окружающих изображений
Пронумерованные блоки следует размещать вокруг изображений, занимающих место в левой или правой части экрана. Чтобы пронумерованный блок имел доступ ко всей строке, рассмотрите возможность использования шаблона, подобного {{clear}}.
Чтобы проиллюстрировать это, рассмотрим пример:
Код
[[Image:Bnet_fan2.png|frame|right|Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)]]
[[Image:Bnet_fan2.png|frame|left|Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)]]
<br><br>A Bayesian network (or a belief network) is a probabilistic graphical model that represents a set of
variables and their probabilistic independencies. For example, a Bayesian network could represent the
probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute
the probabilities of the presence of various diseases.
{{NumBlk|1=:|2=<math>
P(a, b, \lambda) = P(a| \lambda) P(b | \lambda) P(\lambda)\,
</math>,|3='''Eq.(6)'''|RawN=.}}
Вид
Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)
A Bayesian network (or a belief network) is a probabilistic graphical model that represents a set of
variables and their probabilistic independencies. For example, a Bayesian network could represent the
probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute
the probabilities of the presence of various diseases.
Если желательно, чтобы пронумерованный блок занимал всю строку, перед ним следует поставить {{clear}}.
Код
[[Image:Bnet_fan2.png|frame|right|Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)]]
[[Image:Bnet_fan2.png|frame|left|Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)]]
<br><br>A Bayesian network (or a belief network) is a probabilistic graphical model that represents a set of
variables and their probabilistic independencies. For example, a Bayesian network could represent the
probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute
the probabilities of the presence of various diseases.
{{clear}}
{{NumBlk|1=:|2=<math>
P(a, b, \lambda) = P(a| \lambda) P(b | \lambda) P(\lambda)\,
</math>,|3='''Eq.(6)'''|RawN=.}}
Вид
Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)Fig.1: Bayesian Network representation of Eq.(6)
A Bayesian network (or a belief network) is a probabilistic graphical model that represents a set of
variables and their probabilistic independencies. For example, a Bayesian network could represent the
probabilistic relationships between diseases and symptoms. Given symptoms, the network can be used to compute
the probabilities of the presence of various diseases.
Поскольку {{NumBlk}} реализован как таблица, размещение {{NumBlk}} в таблице даёт w:Help:Table#Nested_tables. Из-за ошибки в работе вложенных таблиц в MediaWiki необходимо осторожно использовать {{NumBlk}}. В частности, когда желателен отступ для внешней таблицы, используйте явные теги <dl><dd></dd></dl> для отступа вместо начального двоеточия (:).
