CN111625693A - 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111625693A
CN111625693A CN202010475720.9A CN202010475720A CN111625693A CN 111625693 A CN111625693 A CN 111625693A CN 202010475720 A CN202010475720 A CN 202010475720A CN 111625693 A CN111625693 A CN 111625693A
Authority
CN
China
Prior art keywords
point
scaling
abscissa
boundary
ordinate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010475720.9A
Other languages
English (en)
Inventor
刘强强
李�权
陈天健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
WeBank Co Ltd
Original Assignee
WeBank Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by WeBank Co Ltd filed Critical WeBank Co Ltd
Priority to CN202010475720.9A priority Critical patent/CN111625693A/zh
Publication of CN111625693A publication Critical patent/CN111625693A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024Graphs; Linked lists
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/451Execution arrangements for user interfaces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

本发明公开了一种数据处理方法,所述数据处理方法包括以下步骤:基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;若确定所述点边图对应的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。本发明还公开了一种数据处理装置、设备及计算机可读存储介质。本发明通过减小点边图对应的各个点的纵坐标的坐标值(绝对值),以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系,在不改变原有图的形状的基础上,使得每个点都清晰的呈现在点边图的布局范围以内。

Description

数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
图是一种抽象的数据结构模型,可以将现在世界中的实体呈现出来,可以用来表示对象之间的关联,广泛用于人物结构分析,网络分析等,其在可视化领域的用途越来越广。对于较大数据的图分析,需要采用合理的布局算法,将数据清晰的表示出来。
目前,通常采用无边界约束的布局方式对数据进行布局,参照图1(a),图1(a)为采用无边界约束的布局算法得到的点边图,由于无边界约束的布局算法没有对点边图中的点没有进行约束,造成图1(a)中部分点的位置溢出了点边图的边界,导致点边图不能完全展示各个点之间的拓扑关系。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案,并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质,旨在解决采用现有布局算法得到的点边图中存在溢出点边图的边界的点时,点边图不能完全展示各个点之间的拓扑关系的技术问题。
为实现上述目的,本发明提供一种数据处理方法,所述数据处理方法包括以下步骤:
基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;
若确定所述点边图对应的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;
基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。
进一步地,所述确定所述点边图对应的缩放比例,包括:
确定所述点边图对应的各个点的坐标范围;
将所述点边图的长度和/或所述点边图的宽度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例。
进一步地,所述缩放比例包括横坐标缩放比例,所述坐标范围包括横坐标范围,所述将所述点边图的长度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例的步骤包括:
若确定所述点边图的各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
进一步地,所述横坐标范围包括横坐标差值,所述将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例的步骤包括:
确定各个横坐标中的最小横坐标以及最大横坐标,并确定所述最小横坐标以及最大横坐标之间的横坐标差值;
将所述点边图的长度除以所述横坐标差值的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
进一步地,所述缩放比例包括纵坐标缩放比例,所述坐标范围包括纵坐标范围,所述将所述点边图的长度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例的步骤包括:
若确定所述点边图的各个点中存在纵坐标越界的第二越界点,则将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
进一步地,所述纵坐标范围包括纵坐标差值,所述将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例的步骤包括:
确定各个纵坐标中的最小纵坐标以及最大纵坐标,并确定所述最小纵坐标以及最大纵坐标之间的纵坐标差值;
将所述点边图的宽度除以所述纵坐标差值的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
进一步地,所述缩放比例包括横坐标缩放比例和/或纵坐标缩放比例,所述基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作的步骤包括:
基于横坐标缩放比例对各个点的横坐标进行缩放操作,和/或,基于纵坐标缩放比例对各个点的纵坐标进行缩放操作。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种数据处理装置,所述数据处理装置包括:
布局模块,用于基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;
确定模块,用于若确定所述点边图的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;
缩放模块,用于基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种数据处理设备,所述数据处理设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序,所述数据处理程序被所述处理器执行时实现前述的数据处理方法的步骤。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序,所述数据处理程序被处理器执行时实现前述的数据处理方法的步骤。
本发明通过基于FR布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;接着若确定所述点边图对应的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;而后基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图,通过减小点边图对应的各个点的纵坐标的坐标值(绝对值),以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系,在不改变原有图的形状的基础上,使得每个点都清晰的呈现在点边图的布局范围以内。
附图说明
图1为采用现有FR算法得到的点边图的示意图;
图2是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中数据处理设备的结构示意图;
图3为本发明数据处理方法第一实施例的流程示意图;
图4为本发明数据处理一实施例的功能模块示意图;
图5为本发明数据处理方法另一实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图2所示,图2是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中数据处理设备的结构示意图。
本发明实施例数据处理设备可以是PC,也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。
如图2所示,该数据处理设备可以包括:处理器1001,例如CPU,网络接口1004,用户接口1003,存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器,也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地,数据处理设备还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中,传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地,光传感器可包括环境光传感器及接近传感器,其中,环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度;当然,数据处理设备还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器,在此不再赘述。
本领域技术人员可以理解,图2中示出的数据处理设备结构并不构成对数据处理设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图2所示,作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及数据处理程序。
在图2所示的数据处理设备中,网络接口1004主要用于连接后台服务器,与后台服务器进行数据通信;用户接口1003主要用于连接客户端(用户端),与客户端进行数据通信;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的数据处理程序。
在本实施例中,数据处理设备包括:存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的数据处理程序,其中,处理器1001调用存储器1005中存储的数据处理程序时,并执行以下各个实施例中数据处理方法的步骤。
本发明还提供一种数据处理方法,参照图3,图3为本发明数据处理方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中,该数据处理方法包括以下步骤:
步骤S100,基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;
需要说明的是,该待处理数据为需要通过预设布局算法进行处理,并通过点边图进行展示的数据,其中,该预设布局算法可以为FR(Fruchterman-Reingold,力导向)布局算法。FR布局算法将每个节点看做是一个质点,节点之间存在力的作用,或者是排斥力,或者是吸引力,根据每个顶点所受到的引力和排斥力得到合力,再根据合力的大小和方向,确定顶点移动的移动方向。FR布局算法基于能量经过重复的迭代过程计算,最终降低系统的能量,当能量值满足一定的阈值要求时,图的表现形式也趋于稳定,并且,由于存在力的作用,不会出现节点重复的问题。
本实施例中,在得到待处理数据时,先基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图,若得到的点边图中存在溢出点边图边界的点,则该点边图可参照图1(a)所示,进而存在点边图不能完全展示各个点之间的拓扑关系的情况,为避免点边图不能完全展示各个点之间的拓扑关系,本实施例需要对点边图进行进一步地处理。
步骤S200,若确定所述点边图对应的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;
本实施例中,在获取到点边图之后,先判断该点边图的各个点中是否存在越界点,其中,越界点为溢出(超出)点边图边界的点,即现有屏幕显示的点边图中无法展示越界点。
具体地,在得到点边图之后,通过预设坐标系确定该点边图的边界坐标,并获取点边图中各个点的坐标,根据各个点的坐标以及边界坐标判断点边图的各个点中是否存在越界点,例如,点边图为长方形(或正方形)时,该预设坐标系的圆点为点边图的任一个顶点或者中心点,边界坐标包括最大边界横坐标、最小边界横坐标、最小边界纵坐标以及最大边界纵坐标,并获取点边图中各个点的坐标,而后,判断各个点的横坐标中是否存在小于最小边界横坐标的点、各个点的横坐标中是否存在大于最大边界横坐标的点、各个点的纵坐标中是否存在小于最小边界纵坐标的点、或者各个点的纵坐标中是否存在大于最大边界纵坐标的点;若存在,则判定点边图对应的各个点中存在越界点,该越界点为各个点的横坐标中小于最小边界横坐标的点、各个点的横坐标中大于最大边界横坐标的点、各个点的纵坐标中小于最小边界纵坐标的点以及各个点的纵坐标中大于最大边界纵坐标的点。
若点边图对应的各个点中存在越界点,则确定该点边图对应的缩放比例,本实施例中,该缩放比例可以为预设值,例如,可将该缩放比例设置为90%,或者,还可以通过该点边图的大小以及点边图对应的各个点的坐标确定缩放比例,以使缩放比例与实际得到的点边图建立关联。
步骤S300,基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。
本实施例中,在获取到缩放比例之后,根据该缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图,即将各个点的坐标值乘以缩放比例,得到各个点的新坐标,根据各个点的新坐标得到缩放后的点边图,其中,一般情况下,缩放比例小于或等于1。
具体地,一种情况下,若该缩放比例为预设值,则根据该预设值对各个点的坐标进行缩放操作,以减小各个点的坐标值;其中,若缩放比例仅包括一预设值,则按照预设值对各个点的横坐标以及纵坐标进行同时缩放;若缩放比例包括横坐标预设值以及纵坐标预设值,则按照横坐标预设值对各个点的横坐标进行缩放,同时,按照纵坐标预设值对各个点的纵坐标进行缩放。
另一种情况下,即缩放比例通过该点边图的大小以及点边图对应的各个点的坐标得到时,缩放比例可包括横坐标缩放比例和/或纵坐标缩放比例,则按照横坐标缩放比例对各个点的横坐标进行缩放,和/或,按照纵坐标缩放比例对各个点的纵坐标进行缩放。
需要说明的是,若该点边图对应的各个点中仅存在溢出点边图的左右边界的越界点,则该缩放比例可仅包括横坐标方向的缩放比例;若该点边图对应的各个点中仅存在溢出点边图的上下边界的越界点,则该缩放比例可仅包括纵坐标方向的缩放比例;若该点边图对应的各个点中即存在溢出点边图的左右边界的越界点,又存在溢出点边图的上下边界的越界点,则该缩放比例包括横坐标方向的缩放比例以及纵坐标方向的缩放比例。
在其他实施例中,若确定所述点边图对应的各个点中不存在越界点,则在显示点边图后结束流程。
进一步地,在一实施例中,所述缩放比例包括横坐标缩放比例和/或纵坐标缩放比例,该步骤S300包括:
基于横坐标缩放比例对各个点的横坐标进行缩放操作,和/或,基于纵坐标缩放比例对各个点的纵坐标进行缩放操作。
本实施例中,通过基于横坐标缩放比例对各个点的横坐标进行缩放操作,即将各个点的横坐标乘以横坐标缩放比例,将得到的坐标值作为各个点新的横坐标,以减小点边图对应的各个点的横坐标的坐标值(绝对值),和/或,通过基于纵坐标缩放比例对各个点的纵坐标进行缩放操作,即将各个点的纵坐标乘以纵坐标缩放比例,将得到的坐标值作为各个点新的纵坐标,以减小点边图对应的各个点的纵坐标的坐标值(绝对值),以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系,进而在不改变原有图的形状的基础上,使得每个点都清晰的呈现在点边图的布局范围以内。
进一步地,又一实施例中,步骤S300之后,该数据处理方法还包括:
将缩放后的点边图作为所述待处理数据,并返回执行基于FR布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图的步骤。
本实施例中,在进行缩放操作之后,为避免缩放后的点边图中还存在越界点,将缩放后的点边图作为所述待处理数据,并返回执行步骤S100,直至得到的点边图中的各个点都在点边图的范围内。以在每次循环中,根据当前的点边图得到放缩系数(放缩比例),然后用放缩系数对点边图中的所有点进行缩放,以使每个点都清晰的呈现在布局范围以内。
本实施例中,通过根据缩放比例对各个点的坐标进行缩放,减小点边图对应的各个点的纵坐标的坐标值(绝对值),以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,与图1(a)相比,本实施例获得的缩放后的点边图不存在溢出了点边图的点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系。
参照图1(b),图1(b)为采用有边界约束的布局算法得到的点边图;由于有边界约束的布局算法仅仅简单的对溢出了点边图边界的点进行强行限制,将超过点边图边界的点的坐标值就直接赋值成边界的坐标值,从图2中可以看出这种做法会导致节点会聚集到上边界,导致点边图也不能完全展示各个点之间的拓扑关系。而本实施例获得的缩放后的点边图,由于直接对各个点的坐标进行缩放,缩放后的各个点中不会存在多个点会聚集到边界的情况,能够通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系。
以下以图5为例对本发明的各个实施例进行阐述,先采用预设布局算法对数据(待处理数据)进行布局,得到当前视图(点边图),而后判断当前视图内点的位置是否越界,即根据当前视图的坐标范围以及当前视图中各个点的坐标,判断点边图对应的各个点中存在越界点。若是,则计算当前视图内点的坐标范围,即根据各个点中的最小横坐标以及最大横坐标计算横坐标差值,根据各个点中的最小纵坐标以及最大纵坐标计算纵坐标差值。而后,将布局的长宽除以当前的坐标范围得到缩放比例,即将当前视图的长度除以横坐标差值,将当前视图的宽度除以纵坐标差值,分别得到横坐标缩放比例以及纵坐标缩放比例,最后使用缩放比例进行缩放,即使用横坐标缩放比例缩放各个点的横坐标、使用纵坐标缩放比例缩放各个点的纵坐标,得到缩放后的点边图,最后采用预设布局算法对缩放后的点边图进行布局,以实现循环缩放,确保各个点均能够在点边图中进行展示。
本实施例提出的数据处理方法,通过基于FR布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;接着若确定所述点边图对应的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;而后基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图,通过减小点边图对应的各个点的纵坐标的坐标值(绝对值),以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系,在不改变原有图的形状的基础上,使得每个点都清晰的呈现在点边图的布局范围以内。
基于第一实施例,提出本发明数据处理方法的第二实施例,在本实施例中,步骤S200包括:
步骤S210,确定所述点边图对应的各个点的坐标范围;
步骤S220,将所述点边图的长度和/或所述点边图的宽度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例。
本实施例中,在确定点边图对应的各个点中存在越界点时,确定所述点边图对应的各个点的坐标范围,该坐标范围包括横坐标范围以及纵坐标范围,具体地,先确定各个点的坐标中的最大横坐标、各个点的坐标中的最小横坐标、各个点的坐标中的最大纵坐标、各个点的坐标中的最小纵坐标,根据最大横坐标、最小横坐标、最大纵坐标以及最小纵坐标确定坐标范围,即横坐标范围为最大横坐标与最小横坐标之差的绝对值,纵坐标范围为最大纵坐标与最小纵坐标之差的绝对值。
而后,将所述点边图的长度和/或所述点边图的宽度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例,具体地,获取点边图的最大边界横坐标、最小边界横坐标、最大边界纵坐标、最小边界纵坐标,根据最大边界横坐标、最小边界横坐标、最大边界纵坐标、最小边界纵坐标确定点边图的长度以及宽度,点边图的长度为最大边界横坐标与最小边界横坐标之差的绝对值,点边图的宽度为最大边界纵坐标与最小边界纵坐标之差的绝对值,然后,将所述点边图的长度除以横坐标范围,将点边图的宽度除以纵坐标范围,得到缩放比例。
本实施例提出的数据处理方法,通过确定所述点边图对应的各个点的坐标范围;接着将所述点边图的长度和/或所述点边图的宽度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例,能够根据各个点的坐标范围准确得到缩放比例,以提高对各个点进行缩放的准确性,以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系。
基于第二实施例,提出本发明数据处理方法的第三实施例,在本实施例中,缩放比例包括横坐标缩放比例,所述坐标范围包括横坐标范围,步骤S220包括:
步骤S221,若确定所述点边图的各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
本实施例中,若点边图对应的各个点中存在越界点,则根据各个点对应的横坐标,判断各个点中是否存在横坐标越界的第一越界点,其中,横坐标越界为横坐标的坐标值大于点边图边界的最大边界横坐标和/或横坐标的坐标值小于点边图边界的最小边界横坐标,也就是说,第一越界点坐标值大于点边图边界的最大边界横坐标或者小于点边图边界的最小边界横坐标。
若各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例,具体地,根据各个点的坐标中的最大横坐标、各个点的坐标中的最小横坐标以及点边图的长度,计算得到横坐标缩放比例。
进一步地,在一实施例中,所述横坐标范围包括横坐标差值,步骤S221包括:
步骤S2211,确定各个横坐标中的最小横坐标以及最大横坐标,并确定所述最小横坐标以及最大横坐标之间的横坐标差值;
步骤S2212,将所述点边图的长度除以所述横坐标差值的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
本实施例中,若各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则确定各个横坐标中的最小横坐标以及最大横坐标,计算最小横坐标以及最大横坐标之间的横坐标差值,并获取点边图的长度(点边图的最大边界横坐标与最小边界横坐标之间的差值),而后,将所述点边图的长度除以所述横坐标差值的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
需要说明的是,在其他是实施例中,还可以设置一比例常数,例如,该比例常数为90%,首先将横坐标差值除以点边图的长度,得到横坐标比例,将该横坐标比例乘以比例常数得到该横坐标缩放比例,以尽量缩小各个点的横坐标,以使缩放后的点边图能够完全展示各个点。
本实施例提出的数据处理方法,通过若确定所述点边图的各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例,能够根据各个点的横坐标准确得到横坐标缩放比例,以提高对各个点进行缩放的准确性,以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系。
基于第二实施例,提出本发明数据处理方法的第四实施例,所述缩放比例包括纵坐标缩放比例,所述坐标范围包括纵坐标范围,在本实施例中,步骤S220包括:
步骤S222,若确定所述点边图的各个点中存在纵坐标越界的第二越界点,则将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
本实施例中,若点边图对应的各个点中存在越界点,则根据各个点对应的纵坐标,判断各个点中是否存在纵坐标越界的第二越界点,其中,纵坐标越界为纵坐标的坐标值大于点边图边界的最大边界纵坐标和/或纵坐标的坐标值小于点边图边界的最小边界纵坐标,也就是说,第二越界点坐标值大于点边图边界的最大边界纵坐标或者小于点边图边界的最小边界纵坐标。
若各个点中存在纵坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例,具体地,根据各个点的坐标中的最大纵坐标、各个点的坐标中的最小纵坐标以及点边图的宽度,计算得到纵坐标缩放比例。
进一步地,在一实施例中,所述纵坐标范围包括纵坐标差值,步骤S222包括:
步骤S2221,确定各个纵坐标中的最小纵坐标以及最大纵坐标,并确定所述最小纵坐标以及最大纵坐标之间的纵坐标差值;
步骤S2222,将所述点边图的宽度除以所述纵坐标差值的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
本实施例中,若各个点中存在纵坐标越界的第二越界点,则确定各个纵坐标中的最小纵坐标以及最大纵坐标,计算最小纵坐标以及最大纵坐标之间的纵坐标差值,并获取点边图的宽度(点边图的最大边界纵坐标与最小边界纵坐标之间的差值),而后,将所述点边图的宽度除以所述纵坐标差值的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
需要说明的是,在其他是实施例中,还可以设置一比例常数,例如,该比例常数为90%,首先将纵坐标差值除以点边图的宽度,得到纵坐标比例,将该纵坐标比例乘以比例常数得到该纵坐标缩放比例,以尽量缩小各个点的横坐标,以使缩放后的点边图能够完全展示各个点。
本实施例提出的数据处理方法,通过若确定所述点边图的各个点中存在纵坐标越界的第二越界点,则将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例,能够根据各个点的纵坐标准确得到纵坐标缩放比例,以提高对各个点进行缩放的准确性,以使缩放后的点边图能够完全展示各个点,进而通过点边图完全展示各个点之间的拓扑关系。
本发明实施例还提供一种数据处理装置,参照图4,图4为本发明数据处理装置一实施例的功能模块示意图,所述数据处理装置包括:
布局模块100,用于基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;
确定模块200,用于若确定所述点边图的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;
缩放模块300,用于基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。
进一步地,确定模块200还用于:
确定所述点边图对应的各个点的坐标范围;
将所述点边图的长度和/或所述点边图的宽度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例。
进一步地,确定模块200还用于:
若确定所述点边图的各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
进一步地,确定模块200还用于:
确定各个横坐标中的最小横坐标以及最大横坐标,并确定所述最小横坐标以及最大横坐标之间的横坐标差值;
将所述点边图的长度除以所述横坐标差值的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
进一步地,确定模块200还用于:
若确定所述点边图的各个点中存在纵坐标越界的第二越界点,则将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
进一步地,确定模块200还用于:
确定各个纵坐标中的最小纵坐标以及最大纵坐标,并确定所述最小纵坐标以及最大纵坐标之间的纵坐标差值;
将所述点边图的宽度除以所述纵坐标差值的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
进一步地,缩放模块300还用于:
基于横坐标缩放比例对各个点的横坐标进行缩放操作,和/或,基于纵坐标缩放比例对各个点的纵坐标进行缩放操作。
此外,本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序,所述数据处理程序被处理器执行时实现如上所述的纵向联邦建模方法的步骤。
其中,在所述处理器上运行的数据处理程序被执行时所实现的方法可参照本发明纵向联邦建模方法各个实施例,此处不再赘述。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法,其特征在于,所述数据处理方法包括以下步骤:
基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;
若确定所述点边图对应的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;
基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。
2.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述确定所述点边图对应的缩放比例,包括:
确定所述点边图对应的各个点的坐标范围;
将所述点边图的长度和/或所述点边图的宽度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例。
3.如权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述缩放比例包括横坐标缩放比例,所述坐标范围包括横坐标范围,所述将所述点边图的长度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例的步骤包括:
若确定所述点边图的各个点中存在横坐标越界的第一越界点,则将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
4.如权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述横坐标范围包括横坐标差值,所述将所述点边图的长度除以各个点对应的横坐标范围的结果,确定为所述横坐标缩放比例的步骤包括:
确定各个横坐标中的最小横坐标以及最大横坐标,并确定所述最小横坐标以及最大横坐标之间的横坐标差值;
将所述点边图的长度除以所述横坐标差值的结果,确定为所述横坐标缩放比例。
5.如权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述缩放比例包括纵坐标缩放比例,所述坐标范围包括纵坐标范围,所述将所述点边图的长度除以所坐标范围的结果,确定为所述缩放比例的步骤包括:
若确定所述点边图的各个点中存在纵坐标越界的第二越界点,则将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
6.如权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,所述纵坐标范围包括纵坐标差值,所述将所述点边图的宽度除以各个点对应的纵坐标范围的结果,确定为所述纵坐标缩放比例的步骤包括:
确定各个纵坐标中的最小纵坐标以及最大纵坐标,并确定所述最小纵坐标以及最大纵坐标之间的纵坐标差值;
将所述点边图的宽度除以所述纵坐标差值的结果,确定为所述纵坐标缩放比例。
7.如权利要求1至6任一项所述的数据处理方法,其特征在于,所述缩放比例包括横坐标缩放比例和/或纵坐标缩放比例,所述基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作的步骤包括:
基于横坐标缩放比例对各个点的横坐标进行缩放操作,和/或,基于纵坐标缩放比例对各个点的纵坐标进行缩放操作。
8.一种数据处理装置,其特征在于,所述数据处理装置包括:
布局模块,用于基于预设布局算法对待处理数据进行布局操作,以获得布局后的点边图;
确定模块,用于若确定所述点边图的各个点中存在越界点,则确定所述点边图对应的缩放比例;
缩放模块,用于基于所述缩放比例对各个点的坐标进行缩放操作,以获得缩放后的点边图。
9.一种数据处理设备,其特征在于,所述数据处理设备包括:存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序,所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序,所述数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据处理方法的步骤。
CN202010475720.9A 2020-05-29 2020-05-29 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Pending CN111625693A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010475720.9A CN111625693A (zh) 2020-05-29 2020-05-29 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010475720.9A CN111625693A (zh) 2020-05-29 2020-05-29 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111625693A true CN111625693A (zh) 2020-09-04

Family

ID=72271170

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010475720.9A Pending CN111625693A (zh) 2020-05-29 2020-05-29 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111625693A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113485705A (zh) * 2021-06-30 2021-10-08 深圳软牛科技有限公司 基于QML Rectangle组件的选框方法、装置、设备及存储介质

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113485705A (zh) * 2021-06-30 2021-10-08 深圳软牛科技有限公司 基于QML Rectangle组件的选框方法、装置、设备及存储介质
CN113485705B (zh) * 2021-06-30 2023-11-21 深圳软牛科技有限公司 基于QML Rectangle组件的选框方法、装置、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108427546B (zh) 显示装置的全屏幕适配方法、显示装置及存储介质
US9524701B2 (en) Display apparatus and method for processing image thereof
CN108021863B (zh) 电子装置、基于图像的年龄分类方法及存储介质
CN113393468A (zh) 图像处理方法、模型训练方法、装置和电子设备
CN107861711B (zh) 页面适配方法及装置
CN113899367B (zh) 无人机降落的定位方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111625693A (zh) 数据处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
US9082317B2 (en) Method and apparatus for displaying digital map in client
CN105389308B (zh) 网页的显示处理方法及装置
CN111476144B (zh) 行人属性识别模型确定方法、装置及计算机可读存储介质
CN112381224A (zh) 神经网络训练方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN115423680A (zh) 人脸妆容迁移方法、设备及计算机可读存储介质
CN111127458B (zh) 基于图像金字塔的目标检测方法、装置及存储介质
CN110222576B (zh) 拳击动作识别方法、装置和电子设备
CN101800793B (zh) 一种在移动设备上图文信息显示位置的自动适配方法
CN116737133A (zh) 布局生成方法、设计稿布局生成方法及装置
CN111338728A (zh) 截屏方法、装置及计算机可读存储介质
CN114083800B (zh) 模型支撑面的3d打印数据生成方法、装置及存储介质
CN115619904A (zh) 图像处理方法、装置及设备
CN113610864B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111489295B (zh) 图像处理方法、电子装置及存储介质
CN108846883B (zh) 分形图快速绘制方法、系统、用户设备及存储介质
CN111461969B (zh) 用于处理图片的方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN107577398B (zh) 界面动画控制方法、设备及存储介质
CN114022658A (zh) 一种目标检测方法、装置、存储介质及终端

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination