使用Python和NumPy生成n维Perlin噪声批

我设法掌握了Perlin noise的工作方式，并使用Aweasome PDF作为参考实现了一次一个像素的版本，但是，很明显，它的速度非常慢

第一个想法是批量生成，而不是遍历从0.0到1.0的每个像素，生成一个

numpy.linspace

，然后使用numpy的矢量化操作对其进行操作，但这似乎超出了我的能力，我一直在丢失和删除我编写的所有内容

能帮我个忙吗？只要一点示例代码，再加上对每个步骤的详细解释，都会对我大有帮助

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编辑：我所说的批处理是指在空间的不同点上包含柏林噪声值的数组，而不是我的noise（）方法一次只生成一个像素。

如果猜测正确，那么Asmagedon想计算他的噪声纹理，然后将其绘制到其他不同大小的目标上

实现这一点的一种方法是，使用它可以对信号进行插值和子采样。从内存来看，它一次只能在一个维度上工作——只需在维度上循环

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可能有更好的方法来进行抗锯齿，但这一种很简单。

您能澄清一下“批量”的想法吗？我对柏林河的噪音本身一无所知，但我还是可以帮上忙的。你是否尝试预生成纹理，然后将其插值到目标曲面上？批量指的是一次超过一个像素，例如一个包含噪波的数组，我以后可以使用它，而不是逐像素生成，每次调用python函数。啊-我明白了，因此，您试图使用numpy的矢量化，但进展不顺利。这并不罕见。您的代码是否足够简单，您可以将其发布到我们可以查看的地方？如果事情真的很复杂，那么最好用C编写一个函数，一次像素地完成这项工作，然后将其包装到一个矢量化的python函数中。