前言
为什么我们要学习Markdown
呢?因为Markdown
简单易学易上手,可以以纯文本格式编写文档,然后转换成有效的HTML文档,并且以导出 HTML 、Word、图像、PDF、Epub 等多种格式的文档,许多网站平台的文章、博客、论文均可用Markdown编写文章。
一、基本语法
1.1 标题
使用#号标记,可以表示1-6级标题, 随#的个数递增,一级标题字号最大,六级标题字号最小。
代码如下:
1.2 字体
星号*
或下划线_
都可以,单是斜体,双是粗体,三是粗斜体
- 加粗快捷键:Ctrl+B
- 斜体快捷键:Ctrl+C
1.3 换行
- 句尾敲两个空格
- 两行之间一个空行
1.4 引用
Markdown 中引用通过符号> 来实现,引用的块内,允许换行存在,换行并不会终止引用的区块。如果要结束引用,需要一行空白行,来结束引用的区块。
|
| > 引用的块
引用的块的第二行
| > 引用的块
|
1.5 链接
MarkDown中插入链接的使用方式是:[链接名称](链接地址)
- [链接名称] 既链接地址显示的名称
- (链接地址) 既链接要连接到的地方
| 代码 | 效果 |
| — | — |
|[小k的博客](https://blog.csdn.net/zkl519)
| 小k的博客 |
1.6 图片
MarkDown中插入图片的使用方式是:![图片描述](图片地址)
-
!
叹号必须有! -
[图片描述]
中括号必须有,图片描述可以不写,不写描述默认显示图片地址 -
(图片地址)
这个必须有,要不然显示什么,地址可以是绝对地址也可以是相对地址。
| 代码 | 效果 |
| — | — |
|![小k的公众号:可以关注一下](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/eadc9b7884954823bcd14a4b4c75d97f.png)
| | -
快捷键 :Ctrl+v
修改图片位置:
修改图片大小 必须是x不能是* !
![图片描述](图片地址#pic_center空格=长x宽)
比如我此文章的图片:
![小k的公众号:可以关注一下](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/eadc9b7884954823bcd14a4b4c75d97f.png#pic_center =40x60)
1.7列表
列表分为有序列表和无序报表
- 无序列表,使用*,+,-,再加一个空格作为列表的标记
- 有序列表,使用数字并加上.号,再加上一个空格作为列表的标记
代码
| 代码 | 效果 |
| — | — |
|* 无序列表 1
| - 无序列表1
|
|+ 无序列表 2
| - 无序列表2
|
|- 无序列表 3
| - 无序列表 3
|
|1. 有序列表 1
|
- 有序列表 1
|
|2. 有序列表 2
| - 有序列表 2
|
|3. 有序列表 3
| - 有序列表 3
|
如果想要控制列表的层级,则需要在列表符号前使用tab
+ 无序列表 1
+无序列表 1.1
+无序列表 1.1.1
- 无序列表1
- 无序列表1.1
- 无序列表1.1.1
- 无序列表1.1
1.8分割线
可以使用分割线使文章结构更加清晰,在markdown中,可以在一行中用三个- or * 来建立一个分割线,但是要注意的是:在分割线的上面空一行。
|
|
***
|
|
3.9删除线
删除线的使用,可以在要添加删除线的文字前后添加两个~
3.10下划线
下划线的语法与HTML中类似,在需要添加下划线的文字首尾添加<u>下划线</u>
3.11 代码块
Markdown中代码块有两种:行内代码、代码块
- 行内代码:用
包围,如
行内代码效果
行内代码` - 代码块:用```包围 如
```markdown
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
datas = pd.read_excel(r'C:\Users\Desktop\data1.xlsx') # 读取 excel 数据,引号里面是 excel 文件的位置
y = datas.iloc[:, 0] # 因变量为第 1列数据
x = datas.iloc[:, 1] # 自变量为第 2 列数据
x = sm.add_constant(x) # 若模型中有截距,必须有这一步
model = sm.OLS(y, x, hasconst=1 ) # 构建最小二乘模型并拟合
results = model.fit()
print(results.summary()) # 输出回归结果
```python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
datas = pd.read_excel(r'C:\Users\Desktop\data1.xlsx') # 读取 excel 数据,引号里面是 excel 文件的位置
y = datas.iloc[:, 0] # 因变量为第 1列数据
x = datas.iloc[:, 1] # 自变量为第 2 列数据
x = sm.add_constant(x) # 若模型中有截距,必须有这一步
model = sm.OLS(y, x, hasconst=1 ) # 构建最小二乘模型并拟合
results = model.fit()
print(results.summary()) # 输出回归结果
3.12表格
表格使用|来分割不同的单元格,使用-来分隔表头和其他行
- :-:将表头及单元格内容左对齐
- -::将表头及单元格内容右对齐
- :-::将表头及单元格内容居中
| 姓名 | 科目 | 成绩 |
| -------- | -----: | :----: |
| 小K | JAVA | 100 |
3.13 脚注
脚注用来对文内专有名词、内容、背景等作解释或者评议。在Markdown中,可以通过[^脚注内容]。
Markdown是一种轻量级标记语言[^1],排版语法简洁,
让人们更多地关注内容本身而非排版[^2]。它使用易读易写的纯文本格式编写文档,
可与HTML混编[^测试],可导出 HTML、PDF 以及本身的 .md 格式的文件。因简洁、高效、易读、易写,
Markdown被大量使用,如Github、Wikipedia、简书等。
使Markdown是一种轻量级标记语言1,排版语法简洁,
让人们更多地关注内容本身而非排版2。它使用易读易写的纯文本格式编写文档,
可与HTML混编测试,可导出 HTML、PDF 以及本身的 .md 格式的文件。因简洁、高效、易读、易写,
Markdown被大量使用,如Github、Wikipedia、简书等。
3.14 特殊符号 转义符号
对于Markdown中的语法符号,前面添加反斜线\
即可以显示符号本身。
\\
\_
\*
\.
\+
\~
\#
等...