Présentation des tableaux
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Earth Engine représente les vecteurs 1D, les matrices 2D, les cubes 3D et les hypercubes de dimension supérieure avec le type ee.Array. Les tableaux sont une structure de données flexible, mais en échange de la puissance qu'ils offrent, ils ne sont pas aussi évolutifs que d'autres structures de données dans Earth Engine. Si le problème peut être résolu sans utiliser de tableaux, le résultat sera calculé plus rapidement et plus efficacement. Toutefois, si le problème nécessite un modèle de dimension supérieure, une algèbre linéaire flexible ou tout autre élément auquel les tableaux sont particulièrement adaptés, vous pouvez utiliser la classe Array.
Dimension, forme et taille du tableau
La dimension d'un tableau fait référence au nombre d'axes le long desquels les données sous-jacentes varient. Par exemple, les tableaux à 0 dimension sont des nombres scalaires, les tableaux à 1 dimension sont des vecteurs, les tableaux à 2 dimensions sont des matrices, les tableaux à 3 dimensions sont des cubes et les tableaux à plus de 3 dimensions sont des hypercubes. Pour un tableau à N dimensions, il existe N axes de 0 à N-1. La forme du tableau est déterminée par la longueur des axes. La longueur d'un axe correspond au nombre de positions le long de celui-ci. La taille du tableau, ou nombre total d'éléments dans le tableau, est égale au produit des longueurs des axes. Chaque valeur à chaque position sur chaque axe doit être un nombre valide, car les tableaux épars ou irréguliers ne sont pas acceptés pour le moment. Le type d'élément du tableau indique le type de nombre de chaque élément. Tous les éléments du tableau auront le même type.
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Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eEarth Engine utilizes the \u003ccode\u003eee.Array\u003c/code\u003e type to represent vectors, matrices, cubes, and higher-dimensional hypercubes, offering a flexible but potentially less scalable data structure compared to other options.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe 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.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAn 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.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Earth Engine represents 1-D vectors, 2-D matrices, 3-D cubes, and higher dimensional\nhypercubes with the `ee.Array` type. Arrays are a flexible data structure, but\nin exchange for the power they offer, they do not scale as well as other data structures\nin Earth Engine. If the problem can be solved without using arrays, the result will be\ncomputed faster and more efficiently. But if the problem requires a higher dimension model,\nflexible linear algebra, or anything else arrays are uniquely suited to, you can use\nthe `Array` class.\n\nArray dimension, shape and size\n\nThe dimension of an array refers to the number of axes along which the underlying data\nvaries. For example, 0-D arrays are scalar numbers, 1-D arrays are vectors, 2-D arrays\nare matrices, 3-D arrays are cubes, and \\\u003e3-D arrays are hyper-cubes. For an\nN-dimensional array, there are N axes from 0 to N-1. The shape of the array is\ndetermined by the lengths of the axes. The length of an axis is the number of positions\nalong it. The array size, or number of total elements in the array, equals the product\nof the axis lengths. Each value at every position on every axis must have a valid number,\nsince sparse or ragged arrays are not currently supported. The array's element type\nindicates what kind of number each element is; all elements of the array will have the\nsame type."]]
