公告:所有在
2025 年 4 月 15 日之前注册使用 Earth Engine 的非商业项目都必须
验证是否符合非商业性质的资格条件,才能继续使用 Earth Engine。
ee.Image.arrayDotProduct
使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
计算输入图像各波段中每对 1 维数组的点积。
用法 | 返回 |
---|
Image.arrayDotProduct(image2) | 图片 |
参数 | 类型 | 详细信息 |
---|
此:image1 | 图片 | 一维向量的第一个数组映像。 |
image2 | 图片 | 一维向量的第二个数组图片。 |
示例
代码编辑器 (JavaScript)
// A function to print arrays 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');
}
// A 1D array image.
var arrayImg1Da = ee.Image([0, 1, 2]).toArray();
print('1D array image A (pixel)', sampArrImg(arrayImg1Da));
// [0, 1, 2]
// A second 1D array image of the same length.
var arrayImg1Db = ee.Image([3, 4, 5]).toArray();
print('1D array image B (pixel)', sampArrImg(arrayImg1Db));
// [3, 4, 5]
// Calculate the dot product for the two 1D arrays.
var test = arrayImg1Da.arrayDotProduct(arrayImg1Db);
print('A⋅B = 0(3) + 1(4) + 2(5) = ', sampArrImg(test));
// 14
Python 设置
如需了解 Python API 和如何使用 geemap
进行交互式开发,请参阅
Python 环境页面。
import ee
import geemap.core as geemap
Colab (Python)
# A function to print arrays 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')
# A 1D array image.
array_img_1d_a = ee.Image([0, 1, 2]).toArray()
print('1D array image A (pixel):', samp_arr_img(array_img_1d_a).getInfo())
# [0, 1, 2]
# A second 1D array image of the same length.
array_img_1d_b = ee.Image([3, 4, 5]).toArray()
print('1D array image B (pixel):', samp_arr_img(array_img_1d_b).getInfo())
# [3, 4, 5]
# Calculate the dot product for the two 1D arrays.
test = array_img_1d_a.arrayDotProduct(array_img_1d_b)
print('A⋅B = 0(3) + 1(4) + 2(5) = ', samp_arr_img(test).getInfo())
# 14
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最后更新时间 (UTC):2025-07-26。
[null,null,["最后更新时间 (UTC):2025-07-26。"],[],["The `arrayDotProduct` function computes the dot product between two 1-D array images. It takes two image arguments, `image1` and `image2`, representing the first and second array images respectively. The dot product is calculated for each corresponding pair of 1-D arrays in the images' bands. The result is an `Image` representing the dot product. The example illustrates this using arrays [0, 1, 2] and [3, 4, 5], yielding a dot product of 14.\n"],null,[]]