Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin erişimlerini sürdürebilmeleri için
ticari olmayan uygunluklarını doğrulamaları gerekir. 26 Eylül 2025'e kadar doğrulama yapmazsanız erişiminiz bekletilebilir.
ee.Image.arrayFlatten
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Eşit şekilli çok boyutlu piksellerden oluşan tek bantlı bir görüntüyü, dizinin her öğesi için bir bant içeren skalar piksellerden oluşan bir görüntüye dönüştürür.
| Kullanım | İadeler |
|---|
Image.arrayFlatten(coordinateLabels, separator) | Resim |
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar |
|---|
bu: image | Resim | Düzleştirilecek çok boyutlu piksellerin görüntüsü. |
coordinateLabels | Liste | Her eksen boyunca her konumun adı. Örneğin, eksenleri "gün" ve "renk" anlamına gelen 2x2 dizilerde [['monday', 'tuesday'], ['red', 'green']] gibi etiketler olabilir. Bu durumda, "monday_red", "monday_green", "tuesday_red" ve "tuesday_green" gibi bant adları elde edilir. |
separator | Dize, varsayılan: "_" | Her bant adındaki dizi etiketleri arasındaki ayırıcı. |
Örnekler
Kod Düzenleyici (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);
Python kurulumu
Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere
Python Ortamı sayfasına bakın.
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())
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC."],[],[]]