ee.Image.arrayPad

हर पिक्सल में ऐरे वैल्यू को तय लंबाई तक पैड करता है. पैड वैल्यू को हर ऐरे में जोड़ दिया जाएगा, ताकि उसे हर ऐक्सिस के साथ दी गई लंबाई तक बढ़ाया जा सके. इमेज के सभी बैंड में ऐरे वैल्यू होनी चाहिए और उनका डाइमेंशन एक ही होना चाहिए.

इस्तेमाल	रिटर्न
Image.arrayPad(lengths, pad)	इमेज

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
यह: image	इमेज	पैड करने के लिए, अरे में इमेज जोड़ें.
lengths	सूची	आउटपुट ऐरे में हर ऐक्सिस के लिए, तय की गई लंबाई की सूची. ऐरे पहले से ही दिए गए डाइमेंशन के बराबर या उससे बड़े हैं, तो उस ऐक्सिस के साथ कोई बदलाव नहीं होगा.
pad	संख्या, डिफ़ॉल्ट: 0	वह वैल्यू जिससे पैडिंग की जानी है.

उदाहरण

कोड एडिटर (JavaScript)

// A function to print the array 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');
}

// Create a 1D array image.
var arrayImg1D = ee.Image([0, 1, 2]).toArray();
print('1D array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg1D));
// [0, 1, 2]

// Pad 1D array to length of 5 with value 9.
var arrayImg1Dpad = arrayImg1D.arrayPad([5], 9);
print('1D array image padded', sampArrImg(arrayImg1Dpad));
// [0, 1, 2, 9, 9]

// Create a 2D array image.
var arrayImg2D = ee.Image([0, 1, 2, 3, 4, 5]).toArray()
  .arrayReshape(ee.Image([2, 3]).toArray(), 2);
print('2D 2x3 array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg2D));
// [[0, 1, 2],
//  [3, 4, 5]]

// Pad 2D array to 0-axis length 3 and 1-axis length 5 with value 9.
var arrayImg2Dpad = arrayImg2D.arrayPad([3, 5], 9);
print('2D array image padded', sampArrImg(arrayImg2Dpad));
// [[0, 1, 2, 9, 9],
//  [3, 4, 5, 9, 9],
//  [9, 9, 9, 9, 9]]

Python सेटअप

Python API के बारे में जानकारी पाने और इंटरैक्टिव डेवलपमेंट के लिए geemap का इस्तेमाल करने के लिए, Python एनवायरमेंट पेज देखें.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A function to print the array 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')

# Create 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]

# Pad 1D array to length of 5 with value 9.
array_img_1d_pad = array_img_1d.arrayPad([5], 9)
print('1D array image padded:', samp_arr_img(array_img_1d_pad).getInfo())
# [0, 1, 2, 9, 9]

# Create a 2D array image.
array_img_2d = ee.Image([0, 1, 2, 3, 4, 5]).toArray().arrayReshape(
    ee.Image([2, 3]).toArray(),
    2
)
print('2D 2x3 array image (pixel):', samp_arr_img(array_img_2d).getInfo())
# [[0, 1, 2],
#  [3, 4, 5]]

# Pad 2D array to 0-axis length 3 and 1-axis length 5 with value 9.
array_img_2d_pad = array_img_2d.arrayPad([3, 5], 9)
print('2D array image padded:', samp_arr_img(array_img_2d_pad).getInfo())
# [[0, 1, 2, 9, 9],
#  [3, 4, 5, 9, 9],
#  [9, 9, 9, 9, 9]]