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테이블의 인접한 열에 있는 항목 사이의 공간을 점으로 채웁니다.

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테이블의 인접한 열에 있는 항목 사이의 공간을 점으로 채웁니다.

테이블의 인접한 열 항목 사이의 공간을 점으로 채우고 싶습니다. 지금까지 내 접근 방식은 다음을 사용하는 것입니다 \dotfill& \dotfill.

\documentclass{article}
\usepackage{tabularx}
\usepackage{booktabs}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{mathtools}
\usepackage{bm}

\begin{document}
\begin{table}[]
\begin{tabular}{l@{}r}
\toprule
        Symbol & Description \\
\midrule
    $a$\dotfill&\dotfill scalar  \\
    $\bm{v}$\dotfill&\dotfill vector  \\
    $||\bm{v}||$\dotfill&\dotfill $l_2$ norm of vector $\bm{v}$ \\
    $\langle \bm{v} \bm{u} \rangle$\dotfill&\dotfill inner product of vectors $\bm{v}$ and $\bm{u}$ \\
    $\bm{A}$\dotfill&\dotfill matrix or higher order tensor  \\
    $\bm{A}^\top$\dotfill&\dotfill transpose of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{A}^{-1}$\dotfill&\dotfill inverse of matrix $\bm{A}$\\
    $\bm{v_i}$\dotfill&\dotfill $i$th vector  \\
    $\bm{v}_i$\dotfill&\dotfill $i$th entry of vector $\bm{v}$  \\
    $\bm{A}_{ij}$\dotfill&\dotfill entry at height $i$ and width $j$ of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{T}_{ijk}$\dotfill&\dotfill entry at height $i$, width $j$ and depth $k$ of order three tensor $\bm{T}$  \\
    $M$\dotfill&\dotfill set\\
    $\mathbf{X}$\dotfill&\dotfill random variable\\
    $x \sim \mathbf{X}$\dotfill&\dotfill $x$ is distribited according to $\mathbf{X}$\\
    $\Pr_\mathbf{X}(x)$\dotfill&\dotfill probability of event $\mathbf{X} = x$\\
    $\nabla f$\dotfill&\dotfill gradient of function $f$\\
    $\theta$\dotfill&\dotfill set of hyper parameters of a model\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}
\end{document}

그러나 열 구분 기호가 있는 점선에 간격이 있으므로 이는 완전히 작동하지 않습니다.

여기에 이미지 설명을 입력하세요

나는 다음과 같은 비슷한 질문을 조사했습니다.

표 안의 공간을 점으로 채우기

그러나 내 테이블 구조에 대한 답변은 지나치게 복잡해 보입니다.

이와 같은 간단한 테이블에 대한 더 나은 솔루션이 있습니까?

답변1

\dotfill좋습니다 . 일부 점 행에 보기 흉한 간격이 생기는 문제를 피하면서 사용하는 솔루션이 있습니다 . 해결책은 전체 tabular구조를 단일 열로 변환하고 의 17개 인스턴스를 \dotfill&\dotfill모두 \dotfill.

다음 코드에서는 환경을 사용 tabularx하고 너비를 \textwidth.

여기에 이미지 설명을 입력하세요

\documentclass{article}
\usepackage{tabularx,booktabs,mathtools,bm}

\begin{document}
\begin{table}
\begin{tabularx}{\textwidth}{@{}X@{}}
\toprule
Symbol \hfill Description \\
\midrule
    $a$ \dotfill scalar  \\
    $\bm{v}$ \dotfill vector  \\
    $\lVert\bm{v}\rVert$ \dotfill $l_2$ norm of vector $\bm{v}$ \\
    $\langle \bm{v}, \bm{u} \rangle$ \dotfill inner product of vectors $\bm{v}$ and $\bm{u}$ \\
    $\bm{A}$ \dotfill matrix or higher order tensor  \\
    $\bm{A}^\top$ \dotfill transpose of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{A}^{-1}$ \dotfill inverse of matrix $\bm{A}$\\
    $\bm{v_i}$ \dotfill $i$th vector  \\
    $\bm{v}_i$ \dotfill $i$th entry of vector $\bm{v}$  \\
    $\bm{A}_{ij}$ \dotfill entry at height $i$ and width $j$ of matrix $\bm{A}$  \\
    $\bm{T}_{ijk}$ \dotfill entry at height $i$, width $j$ and depth $k$ of order three tensor $\bm{T}$  \\
    $M$ \dotfill set\\
    $\mathbf{X}$ \dotfill random variable\\
    $x \sim \mathbf{X}$ \dotfill $x$ is distribited according to $\mathbf{X}$\\
    $\Pr_\mathbf{X}(x)$ \dotfill probability of event $\mathbf{X} = x$\\
    $\nabla f$ \dotfill gradient of function $f$\\
    $\theta$ \dotfill set of hyper parameters of a model\\
\bottomrule
\end{tabularx}
\end{table}
\end{document}

답변2

나 자신에 대해 말하자면, 스크린샷에 표시된 레이아웃은 진지하게 받아들이기 어렵다고 생각합니다. 이는 두 열의 점 사이에 약간의 간격이 있는지 여부와 관계가 없습니다. 나에게 점의 급증은 "이봐요, 엄마, 제가 많은 점을 연속해서 조판하는 방법을 알아냈어요!"라고 큰 소리로 외치는 것과 거의 비슷합니다. 당신의 어머니는 자신의 사랑, 존경, 무조건적인 지지를 표현하고 싶어할 수도 있지만, 다른 독자들은 일반적으로 그러한 시각적 표현을 진지하게 받아들이는 데 어려움을 겪습니다.

두 열의 너비 차이를 고려하면 첫 번째 열이 두 번째 열보다 훨씬 좁기 때문에 두 열을 모두 왼쪽 정렬로 설정하고 지시어를 사용하지 않아도 아무런 문제가 없습니다 \hdotfill. (의미 있는) 시각적 흥미를 유발하려면 5행마다 약간의 수직 공백을 추가하는 것이 좋습니다.

여기에 이미지 설명을 입력하세요

\documentclass{article}
\usepackage{tabularx,booktabs,mathtools,bm}
\newcolumntype{L}{>{$}l<{$}}  % left aligned and automatic math mode

\begin{document}
\begin{table}[]
\centering
\begin{tabular}{@{}Ll@{}}
\toprule
        $Symbol$ & Description \\
\midrule
    a
        & scalar  \\
    \bm{v}
        & vector  \\
    \lVert\bm{v}\rVert
        & $l_2$ norm of vector $\bm{v}$ \\
    \langle \bm{v},\bm{u} \rangle
        & inner product of vectors $\bm{v}$ and $\bm{u}$ \\
    \bm{A}
        & matrix or higher order tensor  \\
\addlinespace
    \bm{A}^\top
        & transpose of matrix $\bm{A}$  \\
    \bm{A}^{-1}
        & inverse of matrix $\bm{A}$\\
    \bm{v_i}
        & $i$th vector  \\
    \bm{v}_i
        & $i$th entry of vector $\bm{v}$  \\
    \bm{A}_{ij}
        & entry at height $i$ and width $j$ of matrix $\bm{A}$  \\
\addlinespace
    \bm{T}_{ijk}
        & entry at height $i$, width $j$ and depth $k$ of order-three tensor $\bm{T}$  \\
    M 
        & set\\
    \mathbf{X}
        & random variable\\
    x\sim\mathbf{X}
        & $x$ is distributed according to $\mathbf{X}$\\
    \Pr_{\mathbf{X}}(x)
        & probability of event $\mathbf{X} = x$\\
\addlinespace
    \nabla f
        & gradient of function $f$\\
    \theta
        & set of hyperparameters of a model\\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}
\end{document}

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