nPerlinNoise

nperlinnoise

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關於讀取的文檔 -

Perlin噪聲算法的強大開源實現用於Python中的N量量。

• n維噪聲的強大快速API。
• 易於選擇的八度，波長和可定制的超級參數的易於選擇的超級參數，用於n量頻率，波長，翹曲（插值）和範圍。
• 包括各種有用的工具，用於產生噪聲和程序生成任務，例如可自定義的梯度，顏色梯度，經紗類。
• 實現自定義PRNG發電機以進行N維度，並且可以輕鬆調整。

細節：

• 技術堆棧：

  狀態： v0.1.4-alpha專注於參與的所有問題，遵循PEP440
  所有軟件包：版本
  ChangElog
  

  在Python 3.10，Windows 10上測試

• 未來的工作：

  八度噪聲的優化
  編寫單元測試
  編寫API文檔
  撰寫未決文檔
  書寫讀取
  部落格
  完成左代碼文檔
  維八度
  

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屏幕截圖：

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依賴性

• Python>=3.10.0

有關生產依賴性請參見要求
有關開發依賴性，請參見Dev-Requirentess

安裝

$ pip install nPerlinNoise

有關安裝的詳細說明，請參閱安裝。

用法

設定

注意：如果未導入軟件包，請嘗試import NPerlinNoise as nPN參考＃24

>>> import nPerlinNoise as nPN
>>> noise = nPN.Noise( seed = 69420 )

基本用法

通過調用noise(...) ，在給定的n維坐標處獲取噪聲值
坐標可以是單個價值，也可以是一個值得一提的

• 單個值

  噪聲（...，L，M，N，...）
  其中l，m，n，...，是單個值

  >>> noise( 73 )
  array(0.5207113, dtype=float32)
  >>> noise( 73 , 11 , 7 )
  array(0.5700986, dtype=float32)
  >>> noise( 0 , 73 , 7 , 11 , 0 , 3 )
  array(0.5222712, dtype=float32)

• 覺得

  噪聲（....，[L1，L2，...，LX]，[M1，M2，...，MX]，[N1，N2，...，NX]，....）
  其中....，是均勻維度和lx，mx，nx，...，是單個值的輸出的輸出形狀相同

  >>> noise([ 73 , 49 ])
  array([0.52071124, 0.6402224 ], dtype=float32)
  >>> noise([ 73 , 49 ], [ 2 , 2 ])
  array([0.4563121 , 0.63378346], dtype=float32)
  >>> noise([[ 73 ], [ 49 ], [ 0 ]],
  ...       [[ 2 ], [ 2 ], [ 2 ]],
  ...       [[ 0 ], [ 1 ], [ 2 ]])
  array([[0.4563121 ],
         [0.6571784 ],
         [0.16369209]], dtype=float32)
  >>> noise([[ 1 , 2 ], [ 2 , 3 ]],
  ...       [[ 1 , 1 ], [ 1 , 1 ]],
  ...       [[ 2 , 2 ], [ 2 , 2 ]])
  array([[0.08666219, 0.09778494],
         [0.09778494, 0.14886124]], dtype=float32)

noise(..., l, m, n, ...)具有相同的值，而後尺寸為零為坐標

• n維度

  噪聲（...，l，m，n）=噪聲（...，l，m，n，0）=噪聲（...，l，m，n，0，0）=噪聲（...，l，m，m，n，0，0，0，...）

  >>> noise( 73 )
  array(0.5207113, dtype=float32)
  >>> noise( 73 , 0 )
  array(0.5207113, dtype=float32)
  >>> noise( 73 , 0 , 0 )
  array(0.5207113, dtype=float32)
  >>> noise( 73 , 0 , 0 , 0 , 0 )
  array(0.5207113, dtype=float32)

網格模式允許計算各種坐標組合的噪聲
使用noise(..., gridMode=True) GridMode是唯一的參數，默認值= false
輸出的形狀等於該順序的坐標長度

• 網格模式

  >>> noise([ 73 , 49 ], [ 2 , 2 ], [ 0 , 1 ], gridMode = True )
  array([[[0.4563121 , 0.63378346],
          [0.4563121 , 0.63378346]],
  
         [[0.44594935, 0.6571784 ],
          [0.44594935, 0.6571784 ]]], dtype=float32)
  >>> noise([ 1 , 20 , 32 , 64 ], [ 1 , 1 , 2 ], 0 , [ 1 , 2 ], gridMode = True )
  array([[[[0.06459193, 0.5110498 , 0.669962  , 0.47636804],
           [0.06459193, 0.5110498 , 0.669962  , 0.47636804],
           [0.09864856, 0.5013973 , 0.62935597, 0.47954425]]],
  
  
         [[[0.07678645, 0.50853723, 0.6778991 , 0.4679888 ],
           [0.07678645, 0.50853723, 0.6778991 , 0.4679888 ],
           [0.14069612, 0.47582665, 0.6663638 , 0.48764956]]]],
        dtype=float32)

有關詳細用法，請參見示例

API

• 文件待定

如何測試軟件

• 測試邏輯一致性運行測試表
• 測試配置文件基準運行測試圖
• 測試視覺效果運行測試
• 測試顏色運行testcol

要查看所有測試，請參閱測試

已知問題

• No Known Bugs
• NPerlin.findBounds is bottleneck
• noise(a, b, c, d, e, f, ...) is slow for single value coordinates

得到幫助

• 檢查main.py以獲取詳細使用
• 檢查所有文檔的文檔
• 檢查使用部分

如果您有疑問，疑慮，錯誤報告等。請在此存儲庫的問題跟踪器中提交問題，或在此存儲庫的討論部分中打開討論。

參與其中

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有關如何貢獻貢獻和行為準則的一般說明

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開源許可信息

1. 術語
2. 執照
3. CFPB源代碼策略

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學分和參考

1. 從編碼火車 - > perlin噪音的啟發
2. XXHASH的哈希功能啟發了RAND3算法，並最終幫助O（1）時間複雜性n維隨機發電機NPRNG
3. stackoverflow在整個開發過程中有各種場合幫助
4. vnoise和opensimplex for realme.md的想法
5. 來自開源項目的文檔衍生物
6. Realpython的包裝幫助

維護者：

Amith M

貢獻者：

Shravan Revanna