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Earth Engine, ee.Array टाइप के साथ 1-D वैक्टर, 2-D मैट्रिक्स, 3-D क्यूब, और ज़्यादा डाइमेंशन वाले क्यूब को दिखाता है. ऐरे एक फ़्लेक्सिबल डेटा स्ट्रक्चर है. हालांकि, यह Earth Engine में मौजूद अन्य डेटा स्ट्रक्चर के मुकाबले, उतना अच्छा स्केल नहीं करता. अगर समस्या को ऐरे का इस्तेमाल किए बिना हल किया जा सकता है, तो नतीजा तेज़ी से और बेहतर तरीके से कैलकुलेट किया जाएगा. हालांकि, अगर समस्या के लिए ज़्यादा डाइमेंशन वाले मॉडल, फ़्लेक्सिबल लीनियर ऐल्जेब्रा या ऐरे के लिए खास तौर पर सही किसी और चीज़ की ज़रूरत है, तो Array क्लास का इस्तेमाल किया जा सकता है.
ऐरे का डाइमेंशन, आकार, और साइज़
ऐरे के डाइमेंशन से उन ऐक्सिस की संख्या का पता चलता है जिनके आधार पर डेटा अलग-अलग होता है. उदाहरण के लिए, 0-D ऐरे स्केलर संख्याएं होती हैं, 1-D ऐरे वैक्टर होते हैं, 2-D ऐरे मैट्रिक्स होते हैं, 3-D ऐरे क्यूब होते हैं, और 3-D से ज़्यादा डाइमेंशन वाले ऐरे हाइपर-क्यूब होते हैं. किसी
न-डाइमेंशनल ऐरे के लिए, 0 से N-1 तक N ऐक्सिस होते हैं. ऐरे का आकार, ऐक्सिस की लंबाई से तय होता है. किसी अक्ष की लंबाई, उस पर मौजूद पोज़िशन की संख्या होती है. ऐरे का साइज़ या ऐरे में मौजूद कुल एलिमेंट की संख्या, ऐक्सिस की लंबाई के गुणनफल के बराबर होती है. हर ऐक्सिस पर हर पोज़िशन की वैल्यू मान्य संख्या होनी चाहिए, क्योंकि फ़िलहाल स्पैर्स या रग्ड ऐरे काम नहीं करते. ऐरे के एलिमेंट टाइप से पता चलता है कि हर एलिमेंट किस तरह का है. ऐरे के सभी एलिमेंट का टाइप एक ही होगा.
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2025-02-18 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["Earth Engine utilizes the `ee.Array` type to represent vectors, matrices, cubes, and higher-dimensional hypercubes, offering a flexible but potentially less scalable data structure compared to other options."],["The dimension of an array signifies the number of axes, with 0-D representing scalars, 1-D vectors, 2-D matrices, 3-D cubes, and beyond 3-D hypercubes."],["An array's shape is defined by the lengths of its axes, while the total size is the product of these lengths, with each position containing a valid number due to the lack of support for sparse or ragged arrays."]]],[]]