[{a:1,b:b2}，{a:3,b:b4}] 怎么获取b的value 生成一个[b2,b4]这样的数组

可以使用Array.map()方法和对象属性访问器来实现：

const arr = [{a:1,b:'b2'},{a:3,b:'b4'}];
const bValues = arr.map(obj => obj.b);
console.log(bValues); // ['b2', 'b4']

以上代码中，Array.map()方法将原数组中每个对象的b属性访问出来，组成一个新的数组bValues。

相关问题

[{a:1,b:b2},{a:3,b:b4}] 怎么获取b的value 生成一个[b2,b4]这样的数组

可以使用 map() 方法来实现：

const arr = [{a:1,b:'b2'},{a:3,b:'b4'}];
const bArr = arr.map(item => item.b);
console.log(bArr); // ['b2', 'b4']

以上代码中，首先定义一个包含对象的数组 arr，然后使用 map() 方法遍历数组中的每个对象，将每个对象的属性 b 的值取出来，最终返回一个新的数组 bArr，包含所有对象的属性 b 的值。

var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate('2017-01-01', '2017-08-01') .sort('CLOUD_COVER', false); var fillMissingValues = function(image) { var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var filled = image.unmask().float(); return filled.select(bands); }; var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues); // 从随机点生成器中获取随机点 var seed = 123; var randomPoints = ee.FeatureCollection.randomPoints(roi, 150, seed); Map.addLayer(randomPoints) // 为随机点添加类别属性 randomPoints = randomPoints.map(function(feature) { var classValue = ee.Number.parse(feature.id()).mod(60); return feature.set('classValue', 30); }); // 定义分类器并进行训练 var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({ features: filledCollection, classProperty: 'classValue', inputProperties: ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] // 以 Landsat 8 的波段作为分类器的输入属性 }); // 对整个图像进行分类 var classified = filledCollection.map(function(image){ return image.classify(classifier); }); // 将分类结果可视化 Map.addLayer(classified, {min: 0, max:100, palette: 'blue'}, 'Classification');中报错Classification: Layer error: Property 'B2' of image 'LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_119038_20170324' is missing.

这个错误提示意味着在你的代码中，虽然你已经使用 `fillMissingValues` 函数填充了影像中的缺失值，但在影像集合中仍然存在某些影像缺少某些波段的信息，导致无法使用这些影像进行分类。可能的原因包括：

1. 影像数据集中存在缺失值或者无效像素，导致某些波段的信息无法获取；
2. 使用的 Landsat 8 影像中，不是所有波段都有数据，导致某些波段的信息无法获取。

为了解决这个问题，你可以考虑使用 `ee.ImageCollection.map()` 方法对影像进行预处理，选择存在的波段进行分类。具体来说，你可以在 `fillMissingValues` 函数中使用 `ee.Image.select()` 方法选择存在的波段，将缺失波段的像素值设置为 0。例如，下面的代码使用 `ee.Image.select()` 方法选择存在的波段：

var fillMissingValues = function(image) {
  var bands = ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'];
  var selected = image.select(bands).float();
  var zeros = ee.Image.constant(0).toFloat().rename(bands);
  var filled = zeros.blend(selected);
  return filled;
};

var filledCollection = imageCollection.map(fillMissingValues);

var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(50, 100).train({
  features: randomPoints,
  classProperty: 'classValue',
  inputProperties: ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']
});

var classified = filledCollection.classify(classifier);

Map.addLayer(classified, {min: 0, max: 100, palette: 'blue'}, 'Classification');

在这个例子中，我们定义了一个 `fillMissingValues` 函数，用于选择存在的波段。然后使用 `ee.ImageCollection.map()` 方法对整个影像集合进行操作，选择存在的波段后的影像集合作为输入训练分类器，并对整个图像进行分类。