Anúncio: todos os projetos não comerciais registrados para usar o Earth Engine antes de
15 de abril de 2025 precisam
verificar a qualificação não comercial para manter o acesso ao Earth Engine.
Visão geral da matriz
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O Earth Engine representa vetores unidimensionais, matrizes bidimensionais, cubos tridimensionais e hipercubos de dimensões mais altas com o tipo ee.Array
. As matrizes são uma estrutura de dados flexível, mas,
em troca do poder que oferecem, elas não são dimensionadas tão bem quanto outras estruturas de dados
no Earth Engine. Se o problema puder ser resolvido sem usar matrizes, o resultado será
calculado de maneira mais rápida e eficiente. No entanto, se o problema exigir um modelo de dimensão mais alta, álgebra linear flexível ou qualquer outra matriz adequada, use
a classe Array
.
Dimensão, forma e tamanho da matriz
A dimensão de uma matriz se refere ao número de eixos ao longo dos quais os dados
variam. Por exemplo, matrizes de 0 dimensão são números escalares, matrizes de 1 dimensão são vetores, matrizes de 2 dimensões
são matrizes, matrizes de 3 dimensões são cubos e matrizes de mais de 3 dimensões são hipercubos. Para uma
matriz N-dimensional, há N eixos de 0 a N-1. A forma da matriz é
determinada pelas extensões dos eixos. A extensão de um eixo é o número de posições
ao longo dele. O tamanho da matriz, ou o número total de elementos na matriz, é igual ao produto
dos comprimentos do eixo. Cada valor em cada posição em cada eixo precisa ter um número válido,
já que matrizes raras ou irregulares não são aceitas no momento. O tipo de elemento da matriz
indica o tipo de número de cada elemento. Todos os elementos da matriz terão o
mesmo tipo.
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Última atualização 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Última atualização 2025-07-25 UTC."],[[["\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."]]