공지사항 :
2025년 4월 15일 전에 Earth Engine 사용을 위해 등록된 모든 비상업용 프로젝트는 액세스 권한을 유지하기 위해
비상업용 자격 요건을 인증 해야 합니다. 2025년 9월 26일까지 인증하지 않으면 액세스가 보류될 수 있습니다.
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ee.Image.arrayFlatten
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
모양이 동일한 다차원 픽셀의 단일 밴드 이미지를 스칼라 픽셀 이미지로 변환합니다. 배열의 각 요소에 하나의 밴드가 있습니다.
사용 반환 값 Image. arrayFlatten (coordinateLabels, separator )
이미지
인수 유형 세부정보 다음과 같은 경우: image
이미지 평탄화할 다차원 픽셀 이미지입니다. coordinateLabels
목록 각 축을 따라 각 위치의 이름입니다. 예를 들어 축이 'day'와 'color'인 2x2 배열에는 [['monday', 'tuesday'], ['red', 'green']]과 같은 라벨이 있을 수 있으며, 그 결과 밴드 이름은'monday_red', 'monday_green', 'tuesday_red', 'tuesday_green'이 됩니다. separator
문자열, 기본값: '_' 각 밴드 이름의 배열 라벨 사이의 구분자입니다.
예
코드 편집기 (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 );
Python 설정
Python API 및 geemap
를 사용한 대화형 개발에 관한 자세한 내용은
Python 환경 페이지를 참고하세요.
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 ()
print ( '1D array image (pixel):' , samp_arr_img ( array_img_1d ) . getInfo ())
# [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 )
print ( 'Image from 1D array:' , img_from_1d_array . getInfo ())
# Make a 2D array image by repeating the 1D array on 2-axis.
array_img_2d = array_img_1d . arrayRepeat ( 1 , 2 )
print ( '2D array image (pixel):' , samp_arr_img ( array_img_2d ) . getInfo ())
# [[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 )
print ( 'Image from 2D array:' , img_from_2d_array . getInfo ())
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
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