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sorting multi-dimensional array
例 2多次元の配列をソートする

multi-dimensional big data analytics engine
多次元ビッグデータ分析エンジン

example 2. usort() example using multi-dimensional array
例 2多次元配列を使用する usort() の例

the return value is a multi-dimensional array of attributes and values.
成功時に完全なエントリ情報を多次元配列で返します。エラーの場合、 false を返します。

the entire information is returned by one function call in a multi-dimensional array.
ldap_get_entries() 関数は、結果から複数のエント リを読み込み、続いて属性と複数の値を読み込むことを簡単に行うために 使用されます。全ての情報が一回の関数コールにより多次元配列で返され ます。配列の構造は、次のようになります。

returns a complete entry information in a multi-dimensional array on success and false on error.
(php 3, php 4)

simple and multi-dimensional arrays are supported, and may be either user created or created by another function.
通常の配列および多次元配列がサポートされており、ユーザが定義したり、 他の関数で作成することも可能です。いくつかのデータベース処理関数は、 データベースのクエリから配列を返しますし、いくつかの関数は配列を返 します。

truly multi-dimensional - 1-d, 2-d, 3-d, 4-d, and beyond
真の多次元-1d、2d、3d、4d、およびそれ以上

r can store things in one-dimensional vectors, two-dimensional matrices, and multi-dimensional arrays.
rは、1次元のベクタ、2次元の行列、多次元の配列ます。

when sorting a multi-dimensional array, $a and $b contain references to the first index of the array.
この例の出力は以下となります。

ncwms publishes multi-dimensional data (such as environmental and weather data) as an ogc compliant web map service (wms).
ncwms は ogc 準拠の web map service (wms) として多次元データ ( 環境や気象データなど ) を公開しています。

rasdaman is a big data engine for flexible ad-hoc analytics on multi-dimensional spatio-temporal sensor, image, simulation, and statistics data of unlimited size.
rasdamanは、多次元の時空間センサー、画像、シミュレーション、統計データに関する柔軟なアドホック分析のためのビッグデータエンジンです。

rasdaman is an array database system which provides flexible, fast, scalable geo services for multi-dimensional spatio-temporal sensor, image, simulation, and statistics data of unlimited volume.
rasdamanはアレイデータベースシステムであり、多次元時空間センサ、画像、シミュレーション、統計データのための柔軟で高速でスケーラブルな地理サービスを無制限のボリュームで提供します。

go to the `multi-dimensional demo <http://localhost/rasdaman-demo>`_ to explore interactive 1-d to 4-d rasdaman demos.
インタラクティブな1-dから4-dのrasdamanのデモを見るには、 `多次元デモ <http://localhost/rasdaman-demo>`_ をご覧ください。