Duyuru:
15 Nisan 2025'ten önce Earth Engine'i kullanmak için kaydedilen tüm ticari olmayan projelerin Earth Engine erişimini sürdürmek için
ticari olmayan uygunluğu doğrulaması gerekir.
Dizilere Genel Bakış
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Earth Engine, 1 boyutlu vektörleri, 2 boyutlu matrisleri, 3 boyutlu küpleri ve daha yüksek boyutlu hiperküpleri ee.Array türüyle temsil eder. Diziler esnek bir veri yapısıdır ancak sunduğu güç karşılığında Earth Engine'daki diğer veri yapıları kadar ölçeklendirilemez. Sorun dizi kullanmadan çözülebilirse sonuç daha hızlı ve verimli bir şekilde hesaplanır. Ancak sorun daha yüksek boyutlu bir model, esnek doğrusal cebir veya dizilerin benzersiz bir şekilde uygun olduğu başka bir şey gerektiriyorsa Array sınıfını kullanabilirsiniz.
Dizi boyutu, şekli ve boyutu
Bir dizinin boyutu, temel verilerin değiştiği eksenlerin sayısını ifade eder. Örneğin, 0 boyutlu diziler skaler sayılardır, 1 boyutlu diziler vektördür, 2 boyutlu diziler matristir, 3 boyutlu diziler küptür ve >3 boyutlu diziler hiperküptür. N boyutlu bir dizi için 0 ile N-1 arasında N eksen vardır. Dizinin şekli, eksenlerin uzunluklarına göre belirlenir. Bir eksenin uzunluğu, eksen boyunca yer alan konumların sayısıdır. Dizi boyutu veya dizindeki toplam öğe sayısı, eksen uzunluklarının çarpımına eşittir. Seyrek veya düzensiz diziler şu anda desteklenmediğinden, her eksenin her konumundaki her değer geçerli bir sayıya sahip olmalıdır. Dizinin öğe türü, her bir öğenin ne tür bir sayı olduğunu belirtir. Dizideki tüm öğeler aynı türde olur.
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: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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."]]
