🌍 Создание процедурно-генерируемого мира с Perlin Noise import numpy as np from noise import pnoise2 import matplotlib.pyplot as plt def generate_height_map(width: int, height: int, scale: float) -> np.ndarray: height_map = np.zeros((width, height)) for x in range(width): for y in range(height): height_map[x][y] = pnoise2(x / scale, y / scale, octaves=6, persistence=0.5, lacunarity=2.0) return height_map def display_height_map(height_map: np.ndarray): plt.imshow(height_map, cmap='terrain') plt.colorbar() plt.title("Procedurally Generated World") plt.show() # Пример использования width, height, scale = 100, 100, 50.0 height_map = generate_height_map(width, height, scale) display_height_map(height_map) 📌 Этот код показывает, как использовать Perlin Noise для создания процедурно-генерируемой карты высот. Функция generate_height_map создает двумерный массив высот, применяя параметры шума, такие как октавы и масштаб. Это полезно для игр, требующих уникального ландшафта, например, roguelike или sandbox. 🛠 pip install noise matplotlib Используя данную технику, разработчики могут генерировать разнообразные игровые миры, легко адаптируемые под различные жанры. Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖