ऐरे के बारे में खास जानकारी
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Earth Engine, ee.Array टाइप के साथ 1-D वैक्टर, 2-D मैट्रिक्स, 3-D क्यूब, और ज़्यादा डाइमेंशन वाले क्यूब को दिखाता है. ऐरे एक फ़्लेक्सिबल डेटा स्ट्रक्चर है. हालांकि, यह Earth Engine में मौजूद अन्य डेटा स्ट्रक्चर के मुकाबले, उतना अच्छा स्केल नहीं करता. अगर समस्या को ऐरे का इस्तेमाल किए बिना हल किया जा सकता है, तो नतीजा तेज़ी से और बेहतर तरीके से कैलकुलेट किया जाएगा. हालांकि, अगर समस्या के लिए ज़्यादा डाइमेंशन वाले मॉडल, फ़्लेक्सिबल लीनियर ऐल्जेब्रा या ऐरे के लिए खास तौर पर सही किसी और चीज़ की ज़रूरत है, तो Array क्लास का इस्तेमाल किया जा सकता है.
ऐरे का डाइमेंशन, आकार, और साइज़
ऐरे के डाइमेंशन से उन ऐक्सिस की संख्या का पता चलता है जिनके आधार पर डेटा अलग-अलग होता है. उदाहरण के लिए, 0-D ऐरे स्केलर संख्याएं होती हैं, 1-D ऐरे वैक्टर होते हैं, 2-D ऐरे मैट्रिक्स होते हैं, 3-D ऐरे क्यूब होते हैं, और 3-D से ज़्यादा डाइमेंशन वाले ऐरे हाइपर-क्यूब होते हैं. किसी
न-डाइमेंशनल ऐरे के लिए, 0 से N-1 तक N ऐक्सिस होते हैं. ऐरे का आकार, ऐक्सिस की लंबाई से तय होता है. किसी अक्ष की लंबाई, उस पर मौजूद पोज़िशन की संख्या होती है. ऐरे का साइज़ या ऐरे में मौजूद कुल एलिमेंट की संख्या, ऐक्सिस की लंबाई के गुणनफल के बराबर होती है. हर ऐक्सिस पर हर पोज़िशन की वैल्यू मान्य संख्या होनी चाहिए, क्योंकि फ़िलहाल स्पैर्स या रग्ड ऐरे काम नहीं करते. ऐरे के एलिमेंट टाइप से पता चलता है कि हर एलिमेंट किस तरह का है. ऐरे के सभी एलिमेंट का टाइप एक ही होगा.
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[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eEarth Engine utilizes the \u003ccode\u003eee.Array\u003c/code\u003e type to represent vectors, matrices, cubes, and higher-dimensional hypercubes, offering a flexible but potentially less scalable data structure compared to other options.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dimension of an array signifies the number of axes, with 0-D representing scalars, 1-D vectors, 2-D matrices, 3-D cubes, and beyond 3-D hypercubes.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAn array's shape is defined by the lengths of its axes, while the total size is the product of these lengths, with each position containing a valid number due to the lack of support for sparse or ragged arrays.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Earth Engine represents 1-D vectors, 2-D matrices, 3-D cubes, and higher dimensional\nhypercubes with the `ee.Array` type. Arrays are a flexible data structure, but\nin exchange for the power they offer, they do not scale as well as other data structures\nin Earth Engine. If the problem can be solved without using arrays, the result will be\ncomputed faster and more efficiently. But if the problem requires a higher dimension model,\nflexible linear algebra, or anything else arrays are uniquely suited to, you can use\nthe `Array` class.\n\nArray dimension, shape and size\n\nThe dimension of an array refers to the number of axes along which the underlying data\nvaries. For example, 0-D arrays are scalar numbers, 1-D arrays are vectors, 2-D arrays\nare matrices, 3-D arrays are cubes, and \\\u003e3-D arrays are hyper-cubes. For an\nN-dimensional array, there are N axes from 0 to N-1. The shape of the array is\ndetermined by the lengths of the axes. The length of an axis is the number of positions\nalong it. The array size, or number of total elements in the array, equals the product\nof the axis lengths. Each value at every position on every axis must have a valid number,\nsince sparse or ragged arrays are not currently supported. The array's element type\nindicates what kind of number each element is; all elements of the array will have the\nsame type."]]
