ee.Image.arrayPad

각 픽셀의 배열 값을 고정 길이로 채웁니다. 패딩 값은 각 배열에 추가되어 각 축을 따라 지정된 길이로 확장됩니다. 이미지의 모든 밴드는 배열 값이어야 하며 크기가 동일해야 합니다.

사용반환 값
Image.arrayPad(lengths, pad)이미지
인수유형세부정보
this: image이미지패딩할 이미지 배열
lengths목록출력 배열의 각 축에 원하는 길이의 목록입니다. 배열이 이미 주어진 길이보다 크거나 같은 경우 해당 축을 따라 변경되지 않습니다.
pad숫자, 기본값: 0패딩할 값입니다.

예

코드 편집기 (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]]

Python 설정

Python API 및 대화형 개발을 위한 geemap 사용에 관한 자세한 내용은 Python 환경 페이지를 참고하세요.

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]]