Python 1D柏林不产生介于-1和1之间的结果 随机导入 输入数学 从时间上导入睡眠 def衰减（t）： 返回t*t*t*（t*（t-15）+10） def perlin（x）：#n（x）=（1-F（x-x0））g（x0）（x-p0）+F（x-x0）g（x1）（x-

1D柏林不产生介于-1和1之间的结果

随机导入
输入数学
从时间上导入睡眠
def衰减（t）：
返回t*t*t*（t*（t-15）+10）
def perlin（x）：#n（x）=（1-F（x-x0））g（x0）（x-p0）+F（x-x0）g（x1）（x-x1）
x0=math.floor（x）#获取与输入值最接近的整数
x1=x0+1#获取与输入最近的较高整数
g0=random.uniform（-1，1）#为x0获取介于-1和1之间的随机梯度
g1=随机。均匀（-1，1）#获得x1的随机梯度
x0_diff=x-x0
x1_diff=x-x1
t0=衰减（x0_diff）#调用x0_diff（x-x0）的衰减函数
p0=g0*x0_差值#g（x0）（x-x0）
p1=g1*x1#diff#g（x1）（x-x1）
s0=（1-t0）*p0#柏林1d函数的第一部分
s1=t0*p1#柏林1d函数的第二部分
返回s0、s1、s0+s1
x=0
perlins=[]
对于范围（0，100）内的y：
x+=0.1
x=圆形（x，1）
如果（-1）
import random
import math
from time import sleep

def fade(t):
    return t*t*t*(t*(t-15)+10)

def perlin(x): # n(x) = (1 - F(x-x0))g(x0)(x-p0) + F(x-x0)g(x1)(x-x1)
    x0 = math.floor(x) # Gets the lower closest neighbour integer to our input value
    x1 = x0 + 1 # Gets the higher closest neighbouring integer to our input
    g0 = random.uniform(-1, 1) # Gets a random gradient between -1 and 1 for x0
    g1 = random.uniform(-1, 1) # Gets a random gradient for x1
    x0_diff = x - x0
    x1_diff = x - x1
    t0 = fade(x0_diff) # Calls fade function for x0_diff (x-x0)
    p0 = g0 * x0_diff # g(x0)(x-x0)
    p1 = g1 * x1_diff # g(x1)(x-x1)
    s0 = (1 - t0) * p0 # First section of the perlin 1d function
    s1 = t0 * p1 # Second section of the perlin 1d function
    return s0, s1, s0 + s1

x = 0
perlins = []
for y in range(0, 100):
    x += 0.1
    x = round(x, 1)
    if(-1 <= perlin(x)[2] <= 1):
        pass
    else:
        print(x, perlin(x))
    sleep(0.1)

input()