第十六讲 数据窗口的显示风格
数据窗口总结
数据库管理系统
六、数据窗口控件的常用函数
1、插入行 long insertrow(long row) 参数：row在该行前插入新行,row=0时，在数据窗口的 最后追加一行 返回：新增行的行号 2、删除行 deleterow(int row) 参数：删除行的行号row，row=0删除当前行 3、Scrolltorow(int row) 滚动到第row行
数据库管理系统
5、数据窗口的排序操作
setsort()和sort()函数 setsort(format)
format是一个字符串，格式为字段名或字段号加排序方法
如书上 dw_1.setsort(“name A,Age D”) 2.使用sort（）函数执行排序 按照当前数据窗口的排序标准进行排序。
6、获得数据窗口总行数
数据库管理系统
4. 数据窗口的过滤操作：
使用SetFilter()函数可以在程序中动态修改数据窗口的 过滤条件，修改之后，应用程序调用Filter()函数过滤 数据。 SetFilter()函数的语法格式为： dwcontrol.SetFilter ( format ) 其中，format是个字符串，其值是作为过滤条件的逻辑表 达式，表达式中可以包括列名或列号。当fromat是“” 时就取消了过滤条件。显示满足检索条件的全部数据。 Filter()函数： 执行过滤数据的操作，将不符合过滤条件的数据放入过滤 缓冲区，满足过滤条件的数据放入主缓冲区。
dwo：单击数据窗口控件上的对象
xpos,ypos：单击点的位置坐标
数据库管理系统
3、rowsfocuschanged事件
入口参数： currentrow—新数据行的行号 在当前的行焦点发生变化时触发该事件。
窗口方式处理数据的方法
窗口方式处理数据的方法
在处理数据时，窗口方式是一种非常实用的方法。
具体来说，它包括以下两种方法：
1. 新建窗口：通过在视图栏新建窗口，可以对数据进行对比。
新建的窗口与原窗口数据完全一致，方便对同一张表格内的数据进行对比。
如需更好地进行对比，可以点击全部重排进行分屏查看。
当新建窗口较多时，可以采用切换窗口按钮，方便直达想要查看的界面。
2. 拆分窗口：拆分窗口可以将一个工作表拆分为2或4个独立的窗格。
每个独立的窗格可以通过拖动滚动条显示同一个工作表上不同位置的内容。
例如，如果想要同时查看前3列和最后3列的数据，可以使用【拆分窗口】功能。
选中数据区域内某个单元格，单击【视图】-【拆分】。
如果活动单元格在首行或首列，工作表窗口会被拆分为左右或上下两个窗格。
如果活动单元格在其他位置，工作表窗口以活动单元格为中心点拆分为上下左右四个窗格。
取消窗口拆分的方法是再次单击【视图】-【拆分】。
以上信息仅供参考，如有需要，建议咨询专业技术人员。
数据可视化呈现与解读
数据可视化呈现与解读数据可视化是一种通过图表、图形和其他可视化工具将数据转化为易于理解和解读的形式的技术。
它可以帮助我们更好地理解数据的趋势、关联性和模式，从而支持决策制定和问题解决。
在进行数据可视化时，我们需要遵循一定的标准格式，以确保呈现的内容准确、清晰、易于理解。
下面是一种常见的标准格式，供参考：1. 标题数据可视化的第一步是给图表或图形添加一个标题，以便读者快速了解图表的主题或目的。
标题应该简明扼要，准确描述图表所展示的数据内容。
2. 图表类型选择适当的图表类型来呈现数据是非常重要的。
常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
根据数据的类型和目的，选择最合适的图表类型来展示数据。
3. 坐标轴图表的坐标轴应该清晰标注，包括横轴和纵轴。
横轴通常表示时间、类别或其他独立变量，纵轴表示数值或依赖变量。
坐标轴上的刻度应该准确、一致，并且容易读取。
4. 图例如果图表中有多个数据系列或分类，应该添加图例以区分它们。
图例应该清晰明确，说明每个颜色或符号代表的含义。
5. 数据标签在图表中添加数据标签可以帮助读者更直观地理解数据。
数据标签应该清晰可读，避免重叠和混乱。
6. 数据趋势通过图表展示数据的趋势是数据可视化的主要目的之一。
可以使用趋势线、平均线或其他相关指标来帮助读者理解数据的变化趋势。
7. 颜色选择选择合适的颜色来呈现数据是非常重要的。
颜色应该易于区分，并且符合视觉习惯。
避免使用过于鲜艳或过于暗淡的颜色，以免影响数据的可读性。
8. 标题和注释在图表周围添加标题和注释可以帮助读者更好地理解数据。
标题应该简明扼要，注释应该提供更详细的解释或背景信息。
9. 数据解读数据可视化不仅仅是呈现数据，还需要对数据进行解读和分析。
在图表下方或旁边添加一些文字说明，解释数据的含义、背景和趋势。
10. 数据源和日期在数据可视化中，应该明确标注数据的来源和日期。
这样读者就可以了解数据的可靠性和时效性。
总结：数据可视化是一种将数据转化为图表、图形等可视化形式的技术。
ps系列教程5第十六讲 通道和蒙版(一)
2、图层蒙版
在当前层中添加蒙版，会将当前层的图像一部分 显示而另一部分透明。
使用价值：制作淡入淡出效果更灵活
3、通道蒙版
对通道面板中的蒙版进行编辑，与编辑快速蒙版 的最终目的是一样的，都是为了将蒙版转换为选 区并应用到图像中。
使用价值：运用Alpha通道蒙版实现特效处理更 便捷。
三、产生蒙版有三种方法 1、通过“选择/保存选区”或直接点击通道面板上 的“保存选区”按钮 ，可将选区转换为蒙版。
课后练习： 1、蒙板有几种类型？分别有什么作用？ 2、在默认情况下，什么颜色表示被选择区 域，什么颜色表示未被选择区域？灰色表 示什么？
上机练习： 1、练习使用蒙板，注意几种蒙板的作用 2、制作实例
3、可用绘图工具向蒙版中添加白色、黑色或不 同程度的灰色来建立可修改选区。
二、蒙版的分类 1、快速蒙版 快速蒙版模式可在不使用通道的情况下，将选区 作为屏蔽图像来编辑（系统会在通道上建立相应 的快速蒙版通道）。 当离开快速蒙版模式时，未屏蔽区域重新变成选 区，屏蔽区域变为未选择区域。
使用价值：建立或修改选区更方便白色文字 2、栅格化文字层，载入文字选区，保存选区到 通道1 3、在通道1中，高模，曲线调整 4、返回文字层，光照效果，载入通道1，改变 光照颜色
例题三、石刻字 1、新建文件，定义好前景色和背景色，云彩 2、添加杂色3%，单色 3、新建通道1，分层云彩。用文字蒙版在通道中
2、在通道面板上建立一个Alpha通道，然后用绘 图工具或其他编辑工具在通道上编辑也可产生一 个蒙版。
3、使用图层面板中的添加蒙版，可在通道面板 中产生一个蒙版。
例题一、烧纸 效果 1、创建选区 进入快速蒙版 模式 2、滤镜/像素化 /晶格化，返回 正常模式
PB数据窗口教程
PB数据窗口教程PowerBuilder是一种流行的集成开发环境，用于快速构建企业级应用程序。
在PowerBuilder中，数据窗口是其中最重要的部分之一、数据窗口提供了一个可视化的界面，用于显示和操作数据库中的数据。
本教程将详细介绍PowerBuilder数据窗口的使用方法。
一、什么是数据窗口数据窗口是PowerBuilder的核心组件之一、它提供了一种直观的方式来显示数据库中的数据，并允许用户进行增删改查等操作。
数据窗口可以与各种类型的数据库进行交互，包括关系型数据库（如Oracle、SQL Server等）和非关系型数据库（如NoSQL数据库等）。
数据窗口具有以下特点：1.可以显示单行或多行数据2.可以进行数据排序和过滤4.可以处理数据库事务5.可以显示图表、嵌入其他控件等二、数据窗口的基本操作要创建一个数据窗口，首先需要打开PowerBuilder开发环境并创建一个新的PowerBuilder项目。
然后，右键单击项目资源树中的“数据窗口”节点，并选择“新建数据窗口”。
在数据窗口设计器中，可以通过添加列、设置数据源、定义布局等来定义数据窗口的外观和功能。
可以使用“数据窗口”菜单上的各种选项来完成这些操作。
接下来，可以将数据窗口添加到应用程序的窗口中。
在窗口设计器中，可以从工具箱中拖动数据窗口控件到窗口中，并调整位置和大小。
三、使用数据窗口实现增删改查操作PowerBuilder的数据窗口提供了一套强大的功能来实现数据的增删改查操作。
下面是一些常用的操作方法：1.查询数据：在数据窗口设计器中，可以设置数据窗口的数据源，包括选择数据库表、指定查询条件等。
在运行时，数据窗口将自动执行查询操作，并将结果显示在界面上。
2.添加数据：可以使用数据窗口的插入按钮或右键菜单来添加新的数据行。
在添加数据时，可以直接在数据窗口中输入数据，或者通过调用数据窗口的弹出窗口来输入数据。
4.删除数据：可以使用数据窗口的删除按钮或右键菜单来删除选中的数据行。
第十六讲 线性表11
• 代码：ListDelete.c
静态链表优缺点总结
• 优点：
– 在插入和删除操作时，只需要修改游标，不需要移 动元素，从而改进了在顺序存储结构中的插入和删 除操作需要移动大量元素的缺点。
• 缺点：
– 没有解决连续存储分配（数组）带来的表长难以确 定的问题。 – 失去了顺序存储结构随机存取的特性。
腾讯面试题
• 利用快慢指针原理：设置两个指针*search、*mid 都指向单链表的头节点。其中* search的移动速 度是*mid的2倍。当*search指向末尾节点的时候 ，mid正好就在中间了。这也是标尺的思想。 • 我们来看下代码实现：GetMidNode.c • 课后作业：写一个完整的程序，实现随机生成20 个元素的链表（尾插法或头插法任意），用我们 刚才学到的方法快速查找中间结点的值并显示。 • 程序演示：GetMidNode2.exe
数据结构和算法
作者：小甲鱼
让编程改变世界
Change the world by program
静态链表的删除操作
• 我们的故事还没结束，小C看到小A和2B这样非法 的勾当，内心觉得很不爽，一句话也不说就离开 了队伍。。。。。。 • 我们先在图上实践一下，然后研究代码：
游标 数据 下标 0 2 5 A 1 2 6 4 D 3 0 E 4 3 B 5 6 7 … … … 999 1
静态链表优缺点总结
• 总的来说，静态链表其实是为了给没有指针的编 程语言设计的一种实现单链表功能的方法。 • 尽管我们可以用单链表就不用静态链表了，但这 样的思考方式是非常巧妙的，应该理解其思想， 以备不时之需。
单链表小结腾讯面试题
• 题目：快速找到未知长度单链表的中间节点。 • 既然是面试题就一定有普通方法和高级方法，链表以确定 单链表的长度L。然后再次从头节点出发循环L/2 次找到单链表的中间节点。 • 算法复杂度为：O(L+L/2)=O(3L/2)。 • 能否再优化一下这个时间复杂度呢？ • 有一个很巧妙的方法：利用快慢指针！
Excel中如何进行大数据的处理和可视化展示
Excel中如何进行大数据的处理和可视化展示在当今数字化时代，数据的规模和复杂性不断增加，Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，依然在大数据处理和可视化展示方面发挥着重要作用。
虽然它可能不像专业的数据分析工具那样强大，但通过合理的技巧和功能运用，我们能够在一定程度上应对大数据的挑战，并以直观清晰的方式呈现数据。
首先，要处理大数据，我们需要了解 Excel 对数据量的限制。
通常情况下，Excel 2016 及更高版本在一个工作表中最多可以容纳约1048576 行和 16384 列的数据。
当数据量超过这个限制时，我们可以考虑将数据分割成多个工作表或工作簿进行处理。
在导入大数据时，Excel 提供了多种方式，如直接打开文本文件、从数据库导入等。
对于较大的数据集，我们可以选择仅导入需要的部分数据，或者先对数据进行预处理和精简，以减少 Excel 的处理负担。
数据清理是处理大数据的关键步骤之一。
在 Excel 中，我们可以使用“查找和替换”功能来纠正错误的数据值，使用“筛选”功能来筛选出无效或异常的数据，还可以使用“排序”功能对数据进行排序，以便更好地观察和处理。
接下来是数据处理和分析。
Excel 提供了丰富的函数和工具，如求和、平均值、计数、数据透视表等。
数据透视表是处理大数据的强大工具，它可以快速对大量数据进行汇总、分组和计算。
通过简单的拖拽操作，我们可以轻松地对数据进行不同维度的分析。
在进行大数据处理时，合理的公式和函数运用能够大大提高效率。
例如，使用 VLOOKUP 函数进行数据匹配，使用 INDEX 和 MATCH 函数进行更灵活的数据查找。
对于复杂的计算，我们还可以使用宏和VBA 编程来实现自动化处理。
当数据处理完成后，接下来就是可视化展示。
Excel 提供了多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。
选择合适的图表类型对于有效传达数据信息至关重要。
对于时间序列数据，折线图能够清晰地展示数据的趋势；对于比较不同类别之间的数据，柱状图则更为直观；饼图适合展示各部分所占的比例关系；散点图则常用于展示两个变量之间的关系。
数据窗口显示栏目通用定制窗口的设计及应用
第 ４期
红河学院学报
Ｊ ｕ ａ ｆＨｏ ｇ ｅ Ｕ ｉｅ ｓｔ ｏ ｒ ｌｏ ｎ ｈ ｎ ｖ ｒｉ ｎ ｙ
Ｖｏ ． Ｎｏ ４ １８ ． Ａｕ ２ ０ ｇ． ０１
２１ ０ ０年 ８ 月
数 据 窗 口显 示栏 目通 用定 制 窗 口的设 计 及应 用
娄七 明 ， 杨波 ， 李颖芳
设置列 标题 不 可见 ｄ ｃｎｒ１ｍ ｄｆ（ ＿ ａ ｅ＋： ｉｂｅ ｒｅ ／ ｗ ｏｔ ． ｏ ｉ ｃ ｎｍ ｏ ｙ ｖｓ ｌ ＝ｔ ＇ ／设 ｉ ｕ）
置列不 可见
方 法一 ： 修改数 据 窗 口对 象 Ｓ Ｌ语句 的 Ｓ Ｌ Ｃ Ｑ ＥＥ Ｔ
采 用这 种方法 不需要 从数 据 库重新 检 索数据 ， 效
Ｇ ｔＱ Ｓ ｌ ｔ ｅ Ｌ ｅｅ 方法来 实现 ， Ｓ ｃ 语法如 下 ：
ｓ ｓｌ ｗ ｏ ｔ １Ｇ ｔＱ Ｓｌｃ（ ｔｑ ＝ｄ ｃｎｒ ． ｅＳ Ｌ ｅ ｔ ） ｒ ｏ ｅ
列 不可 见时 ， 会 出现一些 空位 ， 将 很难控 制 。
方 法三 ： 过设 置 数 据 窗 口对 象 列 的 ｗｄｈ属 性 通 ｉｔ
另 通常一个信息系统 的用户来 自不 同的工作岗位 率较 低 ； 一方 面要保证 数据 窗 口中各列 的显 示属 性 和工作 部 门 ， 些用 户在 查询信 息 或制 作报 表 时 的需 相 同 ， 这 需要 编写 大量 的代 码 ， 且代码 的通用 性较差 。 求也不 尽相 同 。这 就 要 求 开 发人 员 必 须 为 信 息 系统 方 法二 ： 通过 设置数 据 窗 口对 象 的列及 其标 题 的 ｉ ｂｅ ｓ 。需 显示 的列 及 其标 题 的 ｖ ｉ ｉ— ｓ 提供一 些可定 制 的功 能 ， 比如可 以任 意设 置 窗 口中要 ｖ ｉｌ 属性 来 实 现 】 显 示 的栏 目， 意调整 这些 栏 目的显示顺 序 。 任 ｂ ｌ ｅ属性设 置 为 ｔ ｅ不需显 示 的列及其 标题 的 ｖｓ ｌ ｒ ， ｕ ｉｂｅ ｉ Ｐｗ ｒｕｌｅ 是一 个非 常优 秀 的基 于 数据 库 的应 属性设 置 为 ｆｓ。可 以使用 ｍ ｄｆ方 法实现 ， 法格 ｏｅＢ ｉ ｒ ｄ ａｅ ｌ ｏｉ ｙ 语 用 程序开 发工具 ， 数 据 的编 辑 、 询 等 都 可 以使 用 式 如下 ： 其 查 数 据窗 口来 完 成 。本 文 首先 就 如何 控 制 数据 窗 口中 通用 的数据 窗 口显 示栏 目定制 窗 口 ， 好 的解 决 了上 很
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数据窗口的魔力之一就在于它能够以多种多样的显示风格（Presentationstyle）展现数据、表现数据。
16.1数据窗口的显示风格
列表（Tabular）风格
常用于数据输入，有时也用于生成报表。
表格风格
既可用于数据输入，又能作为报表输出。
自由格式（Freeform）
自由格式的数据窗口一屏显示一条记录，常用于单记录输入。
标签（Label）风格
标签风格的数据窗口以标签形式显示每行数据，用它可以制作各种标签。
分栏（N-Up）风格
分栏风格能够在一行中显示多条记录。
分组（Group）风格
在这种风格下，数据被分成一个一个的组，组中可以带有统计数据。
交叉列表（Crosstab）风格
交叉列表风格支持按行和/或按列分析数据。
统计图（Graph）风格
统计图风格的数据窗口以统计图的形式表现数据。
OLE 2.0风格
OLE 2.0风格的数据窗口既能够显示非数据库数据（比如Word文档），也能够显示数据库中的BLOB（二进制大对象）列。
超文本（RichText）风格
超文本风格的数据窗口能够处理超文本数据，它可以利用Windows系统的字体、字型、颜色等属性以丰富多采的形式显示与编辑超文本，并且能够将数据库中的数据插入到超文本文档中。
复合（Composite）风格
复合风格的数据窗口没有自己的数据源，它通过特殊方式将其它数据窗口对象组合起来，从而创建形式更复杂的数据窗口。
16.2数据窗口的布局结构
页眉区（Header）
页眉区主要用来放置每页或每屏顶部显示的信息。
组标题区（Group Header）
在组标题区通常放置每组数据前出现的信息。
细目区（Detail）
细目区主要用于显示查询到的数据，数据窗口会根据窗口或报表页的大小尽可能多地安排细目区。
组尾区（Group Trailer）
该区中通常放置每组数据的统计与汇总信息。
每个分组只有一个组尾区。
汇总区（Summary）
汇总区里的数据只有当显示完所有细目数据后才会出现在最后一屏或最后一页数据的后面。
脚注区（Footer）
脚注区与页眉区相对应，该区中的数据出现在每一屏或每一页的底部。