ee.Image.arrayPad

تُضيف مساحة فارغة إلى قيم الصفيف في كل بكسل لتكون بطول ثابت. ستتم إضافة قيمة الحشو إلى كل صفيف لإطالته إلى الطول المحدّد على طول كل محور. يجب أن تكون جميع نطاقات الصورة ذات قيمة مصفوفة وأن تتضمّن الأبعاد نفسها.

الاستخدام	المرتجعات
Image.arrayPad(lengths, pad)	صورة

الوسيطة	النوع	التفاصيل
هذا: image	صورة	صفيف الصورة المطلوب تعبئته
lengths	قائمة	قائمة بالأطوال المطلوبة لكل محور في صفائف الإخراج لن تتغيّر الصفائف التي تكون كبيرة أو أكبر من الطول المحدّد على طول هذا المحور.
pad	عدد، القيمة التلقائية: 0	القيمة التي سيتم ملء المساحة بها

أمثلة

محرِّر الرموز البرمجية (JavaScript)

// A function to print the array 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');
}

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

// Pad 1D array to length of 5 with value 9.
var arrayImg1Dpad = arrayImg1D.arrayPad([5], 9);
print('1D array image padded', sampArrImg(arrayImg1Dpad));
// [0, 1, 2, 9, 9]

// Create a 2D array image.
var arrayImg2D = ee.Image([0, 1, 2, 3, 4, 5]).toArray()
  .arrayReshape(ee.Image([2, 3]).toArray(), 2);
print('2D 2x3 array image (pixel)', sampArrImg(arrayImg2D));
// [[0, 1, 2],
//  [3, 4, 5]]

// Pad 2D array to 0-axis length 3 and 1-axis length 5 with value 9.
var arrayImg2Dpad = arrayImg2D.arrayPad([3, 5], 9);
print('2D array image padded', sampArrImg(arrayImg2Dpad));
// [[0, 1, 2, 9, 9],
//  [3, 4, 5, 9, 9],
//  [9, 9, 9, 9, 9]]

إعداد لغة Python

اطّلِع على صفحة بيئة Python للحصول على معلومات عن واجهة برمجة التطبيقات Python API واستخدام IDE geemap لتطوير التطبيقات التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# A function to print the array 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')

# Create 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]

# Pad 1D array to length of 5 with value 9.
array_img_1d_pad = array_img_1d.arrayPad([5], 9)
print('1D array image padded:', samp_arr_img(array_img_1d_pad).getInfo())
# [0, 1, 2, 9, 9]

# Create a 2D array image.
array_img_2d = ee.Image([0, 1, 2, 3, 4, 5]).toArray().arrayReshape(
    ee.Image([2, 3]).toArray(),
    2
)
print('2D 2x3 array image (pixel):', samp_arr_img(array_img_2d).getInfo())
# [[0, 1, 2],
#  [3, 4, 5]]

# Pad 2D array to 0-axis length 3 and 1-axis length 5 with value 9.
array_img_2d_pad = array_img_2d.arrayPad([3, 5], 9)
print('2D array image padded:', samp_arr_img(array_img_2d_pad).getInfo())
# [[0, 1, 2, 9, 9],
#  [3, 4, 5, 9, 9],
#  [9, 9, 9, 9, 9]]