ee.Image.arrayPad

הוספת מרווחים פנימיים (padding) לערכים של המערעים בכל פיקסל כדי שהם יהיו באורך קבוע. ערך המילוי יתווסף לכל מערך כדי להאריך אותו לאורך נתון לאורך כל ציר. כל הערוצים של התמונה חייבים להיות בעלי ערך מערך ובעלי אותם מאפיינים.

שימוש	החזרות
Image.arrayPad(lengths, pad)	תמונה

ארגומנט	סוג	פרטים
זה: image	תמונה	תמונה של מערך לצורך הוספת שטח.
lengths	רשימה	רשימה של האורך הרצוי לכל ציר במערכות הפלט. מערכים שכבר גדולים או גדולים יותר מהאורך שצוין לא ישתנו בציר הזה.
pad	מספר, ברירת המחדל: 0	הערך למילוי תא עם ערך חסר.

דוגמאות

Code Editor‏ (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]]

הגדרת Python

בדף סביבת Python מפורט מידע על Python API ועל השימוש ב-geemap לפיתוח אינטראקטיבי.

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]]