ee.Image.arrayPad

Her pikselde dizi değerlerini sabit uzunlukta olacak şekilde doldurur. Doldurma değeri, her diziyi her eksen boyunca belirli bir uzunluğa uzatacak şekilde her diziye eklenir. Resmin tüm bantları dizi değerli olmalı ve aynı boyutlara sahip olmalıdır.

Kullanım	İadeler
Image.arrayPad(lengths, pad)	Resim

Bağımsız Değişken	Tür	Ayrıntılar
bu: image	Resim	Doldurulacak resim dizisi.
lengths	Liste	Çıkış dizilerindeki her eksen için istenen uzunlukların listesi. Belirtilen uzunlukta veya daha uzun olan diziler bu eksen boyunca değişmez.
pad	Sayı, varsayılan: 0	Ekleilecek değer.

Örnekler

Kod Düzenleyici (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 kurulumu

Python API'si ve etkileşimli geliştirme için geemap kullanımı hakkında bilgi edinmek üzere Python Ortamı sayfasına bakın.

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]]