ee.Image.arrayFlatten

تحوّل هذه الدالة صورة ذات نطاق واحد من وحدات بكسل متعددة الأبعاد متساوية الشكل إلى صورة من وحدات بكسل عددية، مع نطاق واحد لكل عنصر في الصفيفة.

الاستخدام	المرتجعات
Image.arrayFlatten(coordinateLabels, separator)	صورة

الوسيطة	النوع	التفاصيل
هذا: image	صورة	صورة لوحدات بكسل متعددة الأبعاد لتسويتها
coordinateLabels	قائمة	اسم كل موضع على طول كل محور. على سبيل المثال، يمكن أن تحتوي المصفوفات 2x2 التي تتضمّن محاور تعني "اليوم" و"اللون" على تصنيفات مثل [['monday', 'tuesday'], ['red', 'green']]، ما يؤدي إلى أسماء النطاقات 'monday_red' و'monday_green' و'tuesday_red' و 'tuesday_green'.
separator	سلسلة، القيمة التلقائية: "_"	الفاصل بين تصنيفات الصفائف في كل اسم نطاق.

أمثلة

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

// Define image band names for a 1D array image with 3 rows. You are labeling
// all rows and columns using a list of lists; the 1st sub list defines labels
// for array rows and the 2nd (if applicable) defines labels for array columns.
var bandNames1D = [['row0', 'row1', 'row2']];

// Flatten the 1D array image into an image with n bands equal to all
// combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 0 columns,
// so the result will be a 3-band image.
var imgFrom1Darray = arrayImg1D.arrayFlatten(bandNames1D);
print('Image from 1D array', imgFrom1Darray);

// Make a 2D array image by repeating the 1D array on 2-axis.
var arrayImg2D = arrayImg1D.arrayRepeat(1, 2);
print('2D array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg2D));
// [[0, 0],
//  [1, 1],
//  [2, 2]]

// Define image band names for a 2D array image with 3 rows and 2 columns.
// Recall that you are labeling all rows and columns using a list of lists;
// The 1st sub list defines labels for array rows and the 2nd (if applicable)
// defines labels for array columns.
var bandNames2D = [['row0', 'row1', 'row2'], ['col0', 'col1']];

// Flatten the 2D array image into an image with n bands equal to all
// combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 2 columns,
// so the result will be a 6-band image.
var imgFrom2Darray = arrayImg2D.arrayFlatten(bandNames2D);
print('Image from 2D array', imgFrom2Darray);

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

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 1D array image.
array_img_1d = ee.Image([0, 1, 2]).toArray()
display('1D array image (pixel):', samp_arr_img(array_img_1d))
# [0, 1, 2]

# Define image band names for a 1D array image with 3 rows. You are labeling
# all rows and columns using a list of lists; the 1st sub list defines labels
# for array rows and the 2nd (if applicable) defines labels for array columns.
band_names_1d = [['row0', 'row1', 'row2']]

# Flatten the 1D array image into an image with n bands equal to all
# combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 0 columns,
# so the result will be a 3-band image.
img_from_1d_array = array_img_1d.arrayFlatten(band_names_1d)
display('Image from 1D array:', img_from_1d_array)

# Make a 2D array image by repeating the 1D array on 2-axis.
array_img_2d = array_img_1d.arrayRepeat(1, 2)
display('2D array image (pixel):', samp_arr_img(array_img_2d))
# [[0, 0],
#  [1, 1],
#  [2, 2]]

# Define image band names for a 2D array image with 3 rows and 2 columns.
# Recall that you are labeling all rows and columns using a list of lists;
# The 1st sub list defines labels for array rows and the 2nd (if applicable)
# defines labels for array columns.
band_names_2d = [['row0', 'row1', 'row2'], ['col0', 'col1']]

# Flatten the 2D array image into an image with n bands equal to all
# combinations of rows and columns. Here, we have 3 rows and 2 columns,
# so the result will be a 6-band image.
img_from_2d_array = array_img_2d.arrayFlatten(band_names_2d)
display('Image from 2D array:', img_from_2d_array)