To create a simple terrain generator using Python and Matplotlib, we can use Perlin noise with parameters that define the variety of terrain and its smoothness. Here are the steps to follow:

1. Import the necessary libraries at the beginning of the code:
```py
import noise
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
```

2. Define the shape, scale, octaves, persistence, and lacunarity of the terrain:
```py
shape = (50, 50)
scale = 100.0
octaves = 6
persistence = 0.5
lacunarity = 2.0
```

3. Initialise a numpy array that will contain the values of our world, iterate through the empty array, and fill it with Perlin noise:
```py
world = np.zeros(shape)
for i in range(shape[0]):
    for j in range(shape[1]):
        world[i][j] = noise.pnoise2(i / scale, 
                                    j / scale, 
                                    octaves = octaves, 
                                    persistence = persistence, 
                                    lacunarity = lacunarity, 
                                    repeatx = 1024, 
                                    repeaty = 1024, 
                                    base = 42)
```

4. Plot the 2D terrain using Matplotlib:
```py
plt.imshow(world, cmap = 'terrain')
plt.show()
```

5. Initialise two more arrays that will contain the x-y coordinates of our world and plot it in 3D with Matplotlib:
```py
lin_x = np.linspace(0, 1, shape[0], endpoint = False)
lin_y = np.linspace(0, 1, shape[1], endpoint = False)
x, y = np.meshgrid(lin_x, lin_y)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection = "3d")
ax.plot_surface(x, y, world, cmap = 'terrain')
plt.show()
```

6. Make an interactive plot using Plotly by converting the Matplotlib colormap to a Plotly-compatible one and create a 3D terrain model:
```py
terrain_cmap = plt.cm.get_cmap('terrain')
def matplotlib_to_plotly(cmap, pl_entries):
    h = 1.0 / (pl_entries - 1)
    pl_colorscale = []
    for k in range(pl_entries):
        C = list(map(np.uint8, np.array(cmap(k * h)[:3]) * 255))
        pl_colorscale.append([k * h, 'rgb' + str((C[0], C[1], C[2]))])
    return pl_colorscale
terrain = matplotlib_to_plotly(terrain_cmap, 255)

fig = go.Figure(data = [go.Surface(colorscale = terrain, z = world)])
fig.update_layout(title = 'Random 3D Terrain')
go_offline.plot(fig, filename='3d-terrain-plotly.html', validate=True, auto_open=False)
```
7. Here is the final code:
```py
# Import the necessary libraries at the beginning of the code
import noise
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# Define the shape, scale, octaves, persistence, and lacunarity of the terrain.
shape = (50, 50)
scale = 100.0
octaves = 6
persistence = 0.5
lacunarity = 2.0

# Initialise a numpy array that will contain the values of our world, iterate through the empty array, and fill it with Perlin noise.
world = np.zeros(shape)
for i in range(shape[0]):
    for j in range(shape[1]):
        world[i][j] = noise.pnoise2(i / scale, 
                                    j / scale, 
                                    octaves = octaves, 
                                    persistence = persistence, 
                                    lacunarity = lacunarity, 
                                    repeatx = 1024, 
                                    repeaty = 1024, 
                                    base = 42)

# Plot the 2D terrain using Matplotlib
plt.imshow(world, cmap = 'terrain')
plt.show()

# Initialise two more arrays that will contain the x-y coordinates of our world and plot it in 3D with Matplotlib
lin_x = np.linspace(0, 1, shape[0], endpoint = False)
lin_y = np.linspace(0, 1, shape[1], endpoint = False)
x, y = np.meshgrid(lin_x, lin_y)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection = "3d")
ax.plot_surface(x, y, world, cmap = 'terrain')
plt.show()

# Make an interactive plot using Plotly by converting the Matplotlib colormap to a Plotly-compatible one and create a 3D terrain model
terrain_cmap = plt.cm.get_cmap('terrain')
def matplotlib_to_plotly(cmap, pl_entries):
    h = 1.0 / (pl_entries - 1)
    pl_colorscale = []
    for k in range(pl_entries):
        C = list(map(np.uint8, np.array(cmap(k * h)[:3]) * 255))
        pl_colorscale.append([k * h, 'rgb' + str((C[0], C[1], C[2]))])
    return pl_colorscale
terrain = matplotlib_to_plotly(terrain_cmap, 255)

fig = go.Figure(data = [go.Surface(colorscale = terrain, z = world)])
fig.update_layout(title = 'Random 3D Terrain')
go_offline.plot(fig, filename='3d-terrain-plotly.html', validate=True, auto_open=False)

```

Note that the above steps are just one possible implementation of a simple terrain generator using Python and Matplotlib. There are many other ways to achieve this, and the choice of implementation will depend on the specific requirements of the project.
ในการสร้างเครื่องกำเนิดภูมิประเทศอย่างง่ายโดยใช้ Python และ Matplotlib เราสามารถใช้สัญญาณรบกวน Perlin พร้อมพารามิเตอร์ที่กำหนดความหลากหลายของภูมิประเทศและความราบรื่นของมัน ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตาม: 1. นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นที่จุดเริ่มต้นของโค้ด: ```py นำเข้าเสียงรบกวน นำเข้า numpy as np นำเข้า matplotlib.pyplot as plt จาก mpl_toolkits.mplot3d นำเข้า axes3d ``` 2. กำหนดรูปร่าง , สเกล, อ็อกเทฟ, ความคงอยู่ และความไม่ชัดเจนของภูมิประเทศ: ``` รูปร่าง py = (50, 50) สเกล = 100.0 อ็อกเทฟ = 6 การคงอยู่ = 0.5 ความหละหลวม = 2.0 ``` 3. เริ่มต้นอาร์เรย์ numpy ที่จะมีค่าต่างๆ ของโลกของเรา วนซ้ำผ่านอาร์เรย์ว่าง และเติมด้วยเสียง Perlin: ```py world = np.zeros(shape) for i in range(shape[0]): for j in range(shape[1]) : world[i][j] = noise.pnoise2(i / scale, j / scale, octaves = octaves, Peristence = Peristence, lacunarity = lacunarity, Repeatx = 1024, Repeaty = 1024, Base = 42) ``` 4. พล็อตภูมิประเทศ 2 มิติโดยใช้ Matplotlib: ```py plt.imshow(world, cmap = 'terrain') plt.show() ``` 5. เริ่มต้นอาร์เรย์อีกสองตัวที่จะมีพิกัด xy ของโลกของเราและพล็อตมันใน 3D ด้วย Matplotlib: ```py lin_x = np.linspace(0, 1, รูปร่าง[0], endpoint = False) lin_y = np.linspace(0, 1, รูปร่าง[1], endpoint = False) x, y = np.meshgrid(lin_x, lin_y) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = "3d") ax.plot_surface(x, y, world, cmap = 'terrain') plt.show() ``` 6. สร้างพล็อตเชิงโต้ตอบโดยใช้ Plotly โดยการแปลงแผนผังสี Matplotlib ให้เป็นแผนผังที่เข้ากันได้กับ Plotly และสร้างโมเดลภูมิประเทศ 3 มิติ: ```py Terrain_cmap = plt.cm.get_cmap('terrain') def matplotlib_to_plotly(cmap, pl_entries): h = 1.0 / (pl_entries - 1) pl_colorscale = [] สำหรับ k ในช่วง (pl_entries): C = list(map(np.uint8, np.array(cmap(k * h)[:3]) * 255)) pl_colorscale.append([k * h, 'rgb' + str((C[0], C[1], C[2]))]) ส่งคืน pl_colorscale ภูมิประเทศ = matplotlib_to_plotly(terrain_cmap, 255) fig = go .Figure(data = [go.Surface(colorscale = Terrain, z = world)]) fig.update_layout(title = 'Random 3D Terrain') go_offline.plot(fig, filename='3d-terrain-plotly.html', validate=True, auto_open=False) ``` 7. นี่คือโค้ดสุดท้าย: ```py # นำเข้าไลบรารีที่จำเป็นที่จุดเริ่มต้นของโค้ด import noise import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d นำเข้า axes3d # กำหนดรูปร่าง สเกล อ็อกเทฟ ความคงอยู่ และความคลุมเครือของภูมิประเทศ รูปร่าง = (50, 50) สเกล = 100.0 อ็อกเทฟ = 6 ความคงอยู่ = 0.5 ความหละหลวม = 2.0 # เริ่มต้นอาร์เรย์ numpy ที่จะบรรจุค่าของโลกของเรา วนซ้ำผ่านอาร์เรย์ว่าง และเติมด้วยเสียง Perlin world = np.zeros(รูปร่าง) สำหรับ i อยู่ในช่วง (รูปร่าง[0]): สำหรับ j อยู่ในช่วง (รูปร่าง[1]): world[i][j] = noise.pnoise2(i / scale, j / scale, อ็อกเทฟ = อ็อกเทฟ, การคงอยู่ = การคงอยู่, ความชัดเจน = ความหละหลวม, ซ้ำ x = 1024, ซ้ำ = 1024, ฐาน = 42) # พล็อตภูมิประเทศ 2 มิติโดยใช้ Matplotlib plt.imshow(world, cmap = 'terrain') plt.show() # เริ่มต้น อีกสองอาร์เรย์ที่จะมีพิกัด xy ของโลกของเราและพล็อตในรูปแบบ 3 มิติด้วย Matplotlib lin_x = np.linspace(0, 1, shape[0], endpoint = False) lin_y = np.linspace(0, 1, shape[ 1], จุดสิ้นสุด = False) x, y = np.meshgrid(lin_x, lin_y) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = "3d") ax.plot_surface(x, y, world, cmap = 'terrain') plt.show() # สร้างพล็อตเชิงโต้ตอบโดยใช้ Plotly โดยแปลง Matplotlib colormap ให้เป็น Plotly ที่เข้ากันได้กับ Plotly และสร้างโมเดลภูมิประเทศ 3 มิติ Terrain_cmap = plt.cm.get_cmap('terrain') def matplotlib_to_plotly( cmap, pl_entries): h = 1.0 / (pl_entries - 1) pl_colorscale = [] สำหรับ k อยู่ในช่วง (pl_entries): C = list(map(np.uint8, np.array(cmap(k * h)[:3) ) * 255)) pl_colorscale.append([k * h, 'rgb' + str((C[0], C[1], C[2]))]) ส่งคืน pl_colorscale ภูมิประเทศ = matplotlib_to_plotly(terrain_cmap, 255) มะเดื่อ = go.Figure(data = [go.Surface(colorscale = ภูมิประเทศ, z = world)]) fig.update_layout(title = 'ภูมิประเทศ 3 มิติแบบสุ่ม') go_offline.plot(fig, filename='3d-terrain-plotly.html ', validate=True, auto_open=False) ``` โปรดทราบว่าขั้นตอนข้างต้นเป็นเพียงการใช้งานที่เป็นไปได้อย่างหนึ่งของเครื่องสร้างภูมิประเทศอย่างง่ายโดยใช้ Python และ Matplotlib มีหลายวิธีในการบรรลุเป้าหมายนี้ และทางเลือกในการดำเนินการจะขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence