Table使用方法小结

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cellspacing是表格里单元格之间的距离;
cellpadding是表格里单元格内的空白部分;
俗称就是外补丁和内补丁,类似应用在div和span上的margin和padding
你可一试验一下,给单元格加上边框,在改变一下cellpadding和cellspacing的值,看有什么变化.
例如:
<table>
<tr>
  <td style="cellspacing:10px;cellpadding:10px;border:1px solid #CCCCCC;">
    
  </td>

  <td style="cellspacing:10px;cellpadding:20px;border:1px solid #CCCCCC;">
    
  </td>
</tr>
</table>

着就是说:td的border与table的边缘之间有10个像素的补丁(cellspacing),td的border与td的内元素有20个像素的补丁(cellpadding).

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### MATLAB 中 `readtable` 函数的使用方法 #### 基本功能描述 `readtable` 是 MATLAB 提供的一个用于读取表格文件并将其转换为表数组的功能强大的工具。该函数支持多种常见的数据格式,例如 `.csv`, `.xls`, 和 `.txt` 文件等[^1]。 #### 创建表数组实例 通过调用 `readtable` 函数可以从指定的文件中加载数据到一个表数组对象中。下面是一个具体的例子展示如何从 Excel 文件中提取特定列和行: ```matlab % 加载患者数据集中的部分字段 t = readtable('patients.xls'); vars = {'Age', 'Systolic', 'Diastolic', 'Smoker'}; t = t(1:15, vars); disp(t); ``` 上述代码片段展示了如何从名为 `'patients.xls'` 的文件中选取前 15 行以及四列 (`Age`, `Systolic`, `Diastolic`, `Smoker`) 数据[^2]。 #### 自动化选项解析 (R2020a 及以上版本) 自 R2020a 版本起,`readtable` 功能得到了增强,能够更智能化地处理导入过程。具体来说,在此版本之后,当执行 `readtable` 调用时,MATLAB 实际上会先隐式运行 `detectImportOptions` 来分析目标文件的内容结构。这使得程序能更好地识别数据类型、跳过不必要的头部信息,并合理设置缺失值填充策略[^3]。 以下是利用自动化特性简化操作的例子: ```matlab filename = 'data.csv'; options = detectImportOptions(filename); % 自动生成适合当前文件的配置参数 T = readtable(filename, options); % 应用这些预设好的选项完成数据装载 ``` 这种做法不仅提高了灵活性还减少了手动调整的时间成本。 #### 总结说明 综上所述,`readtable` 不仅简单易用而且具备高度可定制化的潜力;无论是初学者还是高级用户都能从中受益匪浅。对于不同需求场景下的复杂情况,则可以通过组合其他辅助命令进一步优化工作流程效率。 ---
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