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ee.Image.arrayFlatten
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Converte uma imagem de banda única de pixels multidimensionais de forma igual em uma imagem de pixels escalares, com uma banda para cada elemento da matriz.
| Uso | Retorna |
|---|
Image.arrayFlatten(coordinateLabels, separator) | Imagem |
| Argumento | Tipo | Detalhes |
|---|
isso: image | Imagem | Imagem de pixels multidimensionais a serem achatados. |
coordinateLabels | Lista | Nome de cada posição ao longo de cada eixo. Por exemplo, matrizes 2x2 com eixos que significam "dia" e "cor" podem ter rótulos como [['monday', 'tuesday'], ['red', 'green']], resultando nos nomes de banda "monday_red", "monday_green", "tuesday_red" e "tuesday_green". |
separator | String, padrão: "_" | Separador entre rótulos de matriz em cada nome de banda. |
Exemplos
Editor de código (JavaScript)
// A function to print arrays for a selected pixel in the following examples.
function sampArrImg(arrImg) {
var point = ee.Geometry.Point([-121, 42]);
return arrImg.sample(point, 500).first().get('array');
}
// A 1D array image.
var arrayImg1D = ee.Image([0, 1, 2]).toArray();
print('1D array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg1D));
// [0, 1, 2]
// Define image band names for a 1D array image with 3 rows. You are labeling
// all rows and columns using a list of lists; the 1st sub list defines labels
// for array rows and the 2nd (if applicable) defines labels for array columns.
var bandNames1D = [['row0', 'row1', 'row2']];
// Flatten the 1D array image into an image with n bands equal to all
// combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 0 columns,
// so the result will be a 3-band image.
var imgFrom1Darray = arrayImg1D.arrayFlatten(bandNames1D);
print('Image from 1D array', imgFrom1Darray);
// Make a 2D array image by repeating the 1D array on 2-axis.
var arrayImg2D = arrayImg1D.arrayRepeat(1, 2);
print('2D array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg2D));
// [[0, 0],
// [1, 1],
// [2, 2]]
// Define image band names for a 2D array image with 3 rows and 2 columns.
// Recall that you are labeling all rows and columns using a list of lists;
// The 1st sub list defines labels for array rows and the 2nd (if applicable)
// defines labels for array columns.
var bandNames2D = [['row0', 'row1', 'row2'], ['col0', 'col1']];
// Flatten the 2D array image into an image with n bands equal to all
// combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 2 columns,
// so the result will be a 6-band image.
var imgFrom2Darray = arrayImg2D.arrayFlatten(bandNames2D);
print('Image from 2D array', imgFrom2Darray);
Configuração do Python
Consulte a página
Ambiente Python para informações sobre a API Python e como usar
geemap para desenvolvimento interativo.
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# A function to print arrays for a selected pixel in the following examples.
def samp_arr_img(arr_img):
point = ee.Geometry.Point([-121, 42])
return arr_img.sample(point, 500).first().get('array')
# A 1D array image.
array_img_1d = ee.Image([0, 1, 2]).toArray()
print('1D array image (pixel):', samp_arr_img(array_img_1d).getInfo())
# [0, 1, 2]
# Define image band names for a 1D array image with 3 rows. You are labeling
# all rows and columns using a list of lists; the 1st sub list defines labels
# for array rows and the 2nd (if applicable) defines labels for array columns.
band_names_1d = [['row0', 'row1', 'row2']]
# Flatten the 1D array image into an image with n bands equal to all
# combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 0 columns,
# so the result will be a 3-band image.
img_from_1d_array = array_img_1d.arrayFlatten(band_names_1d)
print('Image from 1D array:', img_from_1d_array.getInfo())
# Make a 2D array image by repeating the 1D array on 2-axis.
array_img_2d = array_img_1d.arrayRepeat(1, 2)
print('2D array image (pixel):', samp_arr_img(array_img_2d).getInfo())
# [[0, 0],
# [1, 1],
# [2, 2]]
# Define image band names for a 2D array image with 3 rows and 2 columns.
# Recall that you are labeling all rows and columns using a list of lists;
# The 1st sub list defines labels for array rows and the 2nd (if applicable)
# defines labels for array columns.
band_names_2d = [['row0', 'row1', 'row2'], ['col0', 'col1']]
# Flatten the 2D array image into an image with n bands equal to all
# combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 2 columns,
# so the result will be a 6-band image.
img_from_2d_array = array_img_2d.arrayFlatten(band_names_2d)
print('Image from 2D array:', img_from_2d_array.getInfo())
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Última atualização 2025-07-26 UTC.
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