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).
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
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.
,
Eq.(6)
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
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 (:).