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.toArray
    
    
      
    
    
      
      Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
    
    
      
      İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
    
  
  
      
    
  
  
  
  
  
    
  
  
    
    
    
  
  
Her banttaki pikselleri birleştirerek piksel başına tek bir dizi oluşturur. Giriş bantlarından herhangi biri maskelenirse sonuç maskelenir.
| Kullanım | İadeler | 
|---|
| Image.toArray(axis) | Resim | 
| Bağımsız Değişken | Tür | Ayrıntılar | 
|---|
| bu: image | Resim | Piksel başına diziye dönüştürülecek bantların görüntüsü. Bantlar, skaler piksellere veya eşit boyutlu dizi piksellerine sahip olmalıdır. | 
| axis | Tamsayı, varsayılan: 0 | Birleştirilecek eksen; en az 0, en fazla girişlerin boyutu olmalıdır. Eksen, girişlerin boyutuna eşitse sonuç, girişlerden 1 boyut daha fazla olur. | 
  
  
  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 3-band image of constants.
var img = ee.Image([0, 1, 2]);
print('3-band image', img);
// Convert the 3-band image to an array image. The resulting array image has a
// single band named "array". The "array" band stores the per-pixel band values
// from the input ee.Image as a 1D array.
var arrayImg1D = img.toArray();
print('1D array image', arrayImg1D);
// Sample a single pixel to see its 1D array using the `sampArrImg` function
// defined above. Similar arrays are present for all pixels in a given array
// image; looking at just one helps conceptualize the structure.
print('1D array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg1D));
// [0, 1, 2]
// Array images can be displayed to the Code Editor map and queried with the
// inspector tool. Per-pixel, the first element in the array is shown.
// Single-band grayscale is used to represent the data. Style parameters `min`
// and `max` are valid. Styling the layer with the Code Editor's layer
// visualization tool is invalid.
Map.addLayer(arrayImg1D, {min: 0, max: 2}, 'Image array');
// Create a 2D array image by concatenating the values in a 1D array image
// along the 1-axis using `toArray(1)`. For a 3D array, apply `toArray(2)` to
// the result.
var arrayImg2D = arrayImg1D.toArray(1);
print('2D array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg2D));
// [[0],
//  [1],
//  [2]]
  
    
  
  
    
  
  
  
  
    
  
    
  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 3-band image of constants.
img = ee.Image([0, 1, 2])
display('3-band image', img)
# Convert the 3-band image to an array image. The resulting array image has a
# single band named "array". The "array" band stores the per-pixel band values
# from the input ee.Image as a 1D array.
array_img_1_d = img.toArray()
display('1D array image', array_img_1_d)
# Sample a single pixel to see its 1D array using the `samp_arr_img` function
# defined above. Similar arrays are present for all pixels in a given array
# image looking at just one helps conceptualize the structure.
display('1D array image (pixel)', samp_arr_img(array_img_1_d))
# [0, 1, 2]
# Array images can be displayed to the Code Editor map and queried with the
# inspector tool. Per-pixel, the first element in the array is shown.
# Single-band grayscale is used to represent the data. Style parameters `min`
# and `max` are valid. Styling the layer with the Code Editor's layer
# visualization tool is invalid.
m = geemap.Map()
m.add_layer(array_img_1_d, {'min': 0, 'max': 2}, 'Image array')
display(m)
# Create a 2D array image by concatenating the values in a 1D array image
# along the 1-axis using `toArray(1)`. For a 3D array, apply `toArray(2)` to
# the result.
array_img_2_d = array_img_1_d.toArray(1)
display('2D array image (pixel)', samp_arr_img(array_img_2_d))
# [[0],
#  [1],
#  [2]]
  
  
  
  
  
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."],[],["The `toArray()` method concatenates pixel values from an image's bands into a single array per pixel.  It takes an optional `axis` argument to specify the concatenation direction; the default is 0. The method converts the multi-band image to an array image, resulting in a single \"array\" band. If any input band has masked pixels, the resulting array will also be masked. You can use `toArray(1)` to create 2D array image or `toArray(2)` to create 3D array.\n"]]