找到重叠和下采样散点图

Question

我有大量由点 (x,y) 组成的数据，需要以散点图的形式呈现。

为了找到重叠并消除同一点之间的无形差异，我编写了以下代码：

void DownSampler::makeDownSample(QVector<double> keys,QVector<double> values, QVector<int> pixmapIdx, QSize resolution, sViewSize view)
{
m_calculating = true;
QTime now = QTime::currentTime();
QMap<QPair<double, double>,int> downsampledMap;

QSizeF stepValue( ( view.maxHorizontal - view.minHorizontal ) * m_downSampleRatio / (resolution.width() ),
                  ( view.maxVertical - view.minVertical ) * m_downSampleRatio/ (resolution.height() ) ) ;

for(int index = 0 ; index < keys.size() ; index++)
{
keys[index] = round((keys[index]) / stepValue.width());
keys[index] *= stepValue.width();

values[index] = round(values[index] / stepValue.height());
values[index] *= stepValue.height();

//remove same items
if((keys[index] >= view.minHorizontal) && (keys[index] <= view.maxHorizontal)) {
    if((values[index] >= view.minVertical) && (values[index] <= view.maxVertical)) {
    QPair<double, double> pairValue = qMakePair(keys[index], values[index]);
    if(!downsampledMap.contains(pairValue)){
        downsampledMap.insert(pairValue, pixmapIdx[index]);
    }
    }
}
}

QVector<int> retPixmapIdx;
QVector<double> retKey, retValue;
for(QMap<QPair<double, double>,int>::iterator iter = downsampledMap.begin() ; iter != downsampledMap.end() ; ++iter)
{
    retKey.append(iter.key().first);
    retValue.append(iter.key().second);
    retPixmapIdx.append(iter.value());
}

emit downSampledPlotReady(retKey, retValue, retPixmapIdx);
m_calculating = false;
//      qDebug() << __FUNCTION__ << "firstPointSize ==> "<< keys.size() << "downsampledSize ==> " << retKey.size() << "time ==> " << now.msecsTo(QTime::currentTime());
}

如您所见，起初，我将所有位置四舍五入到一个像素大小的步长，该步长期望呈现数据，然后迭代到所有创建的框并返回创建的框列表。 根据这段代码，每个盒子可以包含很多点，我们只返回一个位置，因此重叠点被删除。 这是我的手写代码，但我认为它的性能不是最好的。 我的问题是： 1-有没有像我们的依赖一样收集所有分散数据的库或算法？ 2- 我们的源代码有改进吗？

Answer 1

2D方面的点云库和Grid Voxel可以完美的处理和下采样点云。