简介：这是一款基于 Python 的六角形世界地图生成器，主要面向游戏开发者、桌游爱好者和程序化生成研究者。它能在六边形网格上生成随机世界地图，并支持调节参数模拟各类行星表面，还可将地图分割为任意大小的“领土”单元，适合作为浏览器游戏开发板、DnD 战役或开源游戏的地图底座。压缩包共 34 个文件，以 Python 源代码为核心，涵盖地图生成、河流、地形、边界、常量与工具等模块，同时配有多份 Markdown 说明文档、JavaScript 示例、测试脚本和安装配置文件，整体仅 548KB，轻量易用。该资源已有 1539 人学习，代码注释与目录结构清晰，可通过 requirements 快速安装运行。读者拿到的不只是一套可立即运行的生成器，还能借此理解六边形网格索引、噪声地形与河流模拟、领土划分等关键技术，方便在此基础上扩展自己的奇幻世界设定或游戏原型。 我这两年做独立游戏原型，最头疼的不是玩法，反而是地图生成。方格地图用久了总觉得少了点味道，想试试战棋游戏里那种六角格，但网上的生成器要么绑定桌游平台，要么闭源，想自己控制地形和风格基本没门。后来我索性用Python撸了一个叫hexgen的六角形世界地图生成器，从坐标计算、噪声地形到matplotlib出图，整个流程纯Python实现，跑通之后顺手解决了地形分类和地图导出。这篇文章把设计思路、关键实现和踩过的坑都摊开讲，想折腾六边形地图的朋友可以直接拿去做参考。
1. 为什么是六角形而不是方格
1.1 六边形网格的真正优势
玩过《文明》或者《英雄无敌》的朋友应该能理解，六边形让每个格子到相邻格子的距离更均匀，移动起来没有方格那种“斜向穿近路”的别扭感。对地图生成来说，六边形网格还有一个隐藏优势：地块边界更平滑，生物群系过渡看起来更自然。hexgen这个名字其实就是hex + generator，我一开始就没打算做成重型框架，而是专注于两件事：快速生成一个有地理逻辑的世界地图，以及方便导出成自己能用的数据格式。
方格地图的邻居判断看似简单，实际上存在对角线距离和二倍距离不一致的问题。比如从(0,0)移动到(1,0)需要1点移动力，但沿对角线移动到(1,1)如果也按1点算，很多战术玩法就崩了。六边形没有这种困扰，六个邻居距离完全一致，这也是为什么战棋和策略游戏更偏爱它。做程序化生成时，这种均匀性也简化了地形扩散、寻路和势力划分的逻辑。
1.2 hexgen的核心需求拆解
我把需求拆成四点：第一，支持以六边形为基本单元的网格；第二，能模拟海陆分布和基础地形；第三，可视化结果要直观；第四，代码要短小精悍，方便自己改。基于这四点，我选了Python生态里最顺手的组合：numpy做批量计算，noise库生成柏林噪声，matplotlib负责绘制。如果你只是想快速看效果，这三个依赖已经够了。
这个项目不打算和商业地图编辑器比功能，它解决的是“从零到有”的问题。你拿到一堆六边形格子，怎么把它们变成大陆、海洋、沙漠和森林？hexgen提供了一条最小可行的路径，后续无论是接到游戏引擎还是做可视化分析，都有数据接口可以继续扩展。
2. 地图生成的底层逻辑：从坐标到地形
2.1 六边形坐标系统的三种姿势
实现六边形网格的第一步是选坐标系。最常用的是轴向坐标，用(q, r)两个数代表格子位置。也有很多人用立方体坐标，因为三个坐标相加恒等于0，很多方向计算变得更对称。hexgen内部我用的是轴向坐标，因为存储少一个数，但涉及方向查找时我会临时转成立方体坐标来推邻居。两个坐标系转换很简单：立方体坐标(x, y, z)转轴向(q, r)时，q=x, r=z；反向转换时x=q, z=r, y=-x-z。不要被公式吓到，本质上只是去掉一个冗余维度。
网格半径R决定了生成地图的大小。以(0,0)为中心，所有满足max(abs(q), abs(r), abs(q+r)) <= R的格子共同组成一个大的六边形地图。这一步确定的是可玩范围，半径越大，格子数量越多，后续算法耗时也越高。半径R和格子数不是线性关系，而是接近3R^2+3R+1，所以半径从30涨到60，工作量会变成原来的4倍左右，这点在做大图前要有心理准备。
2.2 地形生成：噪声是骨架，阈值是血肉
世界地图不能是纯随机色块，所以需要噪声。柏林噪声（Perlin Noise）或者Simplex噪声是程序化生成地形最常用的工具。它的特点是连续且各向同性，简单说就是相近坐标得到的值相近，这样生成的高度图看起来才有连续的大陆和海洋。你可以用noise库的pnoise2函数，传入x和y的缩放系数，得到范围在[-1,1]之间的值。缩放系数很关键，数值小，地形起伏变化慢，会出现大洲；数值大，地形破碎，像群岛。用两个不同频率的噪声叠加，能得到更自然的海岸线。
有了高度场之后，地形类型分配本质上是一个查表过程。我习惯把高度分成五档：深海、浅海、沙滩、平原、山地，再额外用一个湿度噪声决定森林、草原和沙漠。这些值不需要太复杂，关键是海平面阈值。海平面抬升一点，大陆面积迅速缩小；降低一点，又可能出现超级大陆。所以我通常把海平面阈值做成参数，方便反复调整。湿度噪声则用来打破单调，否则一片大陆全是绿色，看起来没有层次。
3. 动手实现：写一个可运行的hexgen
3.1 环境准备：先解决Python和依赖
如果你还没装Python，先去官网下载3.9以上的版本。安装时记得勾选“Add Python to PATH”，省得后面在命令行里找不到python。装完之后用pip安装三个包：numpy、matplotlib、noise。如果你在国内，可以用镜像源加速，命令加-i参数，速度会快很多。这个步骤没什么技术含量，但很多新手都在Python安装环节卡住，特别提一句。
pip install numpy matplotlib noise因为hexgen是纯Python项目，不涉及编译，所以依赖很轻。如果你后续想处理更大规模的数据，可以考虑把numpy换成pandas，但就生成地图这个场景来说，完全没有必要。
3.2 网格生成与坐标转换
接下来写核心类。定义HexGrid，传入半径radius。生成所有满足立方体坐标约束的格子，保存为轴向坐标。这里给出一个最小实现：
class HexGrid: def __init__(self, radius): self.radius = radius self.cells = [] for q in range(-radius, radius + 1): r_min = max(-radius, -q - radius) r_max = min(radius, -q + radius) for r in range(r_min, r_max + 1): self.cells.append((q, r))注意r_min/r_max这个边界是我实际写错好几次才记住的。如果你用立方体坐标约束max(abs(q), abs(r), abs(q+r)) <= R，也等价，但用双层循环时要小心别把边界算漏。很多六边形实现Bug都出在这个地方，不是缺了边缘的一圈格子，就是多生成了一些超出范围的坐标。
为了把格子画到屏幕上，需要把轴向坐标转成像素坐标。这里我采用尖顶六边形的布局，转换公式如下：
import math def axial_to_pixel(q, r, size): x = size * math.sqrt(3) * (q + r / 2) y = size * 1.5 * r return x, y如果你希望六边形是平顶的，把x和y的公式换成另一套即可，网上有现成对照表。对世界地图来说，尖顶六边形看起来更像传统的地图块，所以我默认用尖顶。size参数是六边形的外接圆半径，控制每个格子的大小。
3.3 地形生成：从高度图到地块类型
然后生成地图。这里用噪声生成高度场和一个湿度场。为了方便调试，我把随机种子设为固定值，保证每次运行结果一致。这种可复现性在调参时太重要了，不然每次跑出来的图都不一样，你根本不知道是哪个参数影响了大洲轮廓。
import noise def generate_terrain(grid, seed=42): terrain = {} for q, r in grid.cells: x = q * 0.08 y = r * 0.08 height = noise.pnoise2(x, y, octaves=5, persistence=0.6, repeatx=1000, repeaty=1000, base=seed) moisture = noise.pnoise2(q * 0.1 + 100, r * 0.1 + 100, octaves=3, base=seed + 1) height = (height + 1) / 2 moisture = (moisture + 1) / 2 terrain[(q, r)] = assign_biome(height, moisture) return terrain注意pnoise2默认生成的坐标如果不做缩放，频率会高到完全随机，所以我把q和r乘以0.08。这个系数直接控制大陆尺度，0.08适合半径30左右的图，如果你生成更大地图，可以适当调小。我把moisture的坐标偏移了100，是为了避免和高度的噪声pattern重叠，否则某些区域总是固定地又高又湿，看起来不自然。
地形的分类函数assign_biome，我计划用几个阈值完成：
def assign_biome(height, moisture): if height < 0.35: return 'deep_ocean' elif height < 0.42: return 'shallow_water' elif height < 0.47: if moisture > 0.6: return 'swamp' return 'beach' elif height < 0.7: if moisture < 0.25: return 'desert' elif moisture > 0.65: return 'forest' else: return 'grassland' else: if moisture > 0.6: return 'conifer_forest' return 'mountain'这些阈值是我多次试验后的默认值，但不是唯一答案。你可以把海平面阈值从0.42往上调到0.55，地图会从少量大陆变成一堆岛链。实际调参时，我建议把高度分布打印出来，先看自己的地图高度集中在哪个区间，再去定阈值，比凭空猜要快得多。
3.4 可视化：让地图真正“长”出来
绘制六边形地图，最简单的方式是用matplotlib的Polygon。每个六边形是一个多边形，填充对应的颜色，再用PatchCollection统一绘制。为了性能，不要一个patch一个patch地add，应该把所有多边形合并到一个集合里，matplotlib的渲染效率会高不少。
import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon from matplotlib.collections import PatchCollection COLORS = { 'deep_ocean': '#1a5276', 'shallow_water': '#2980b9', 'beach': '#f5cba7', 'grassland': '#82e0aa', 'forest': '#27ae60', 'conifer_forest': '#1e8449', 'desert': '#f9e79f', 'mountain': '#7f8c8d', 'swamp': '#4a7c59', } def draw_map(grid, terrain, size=10, filename='hexmap.png'): fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 10)) patches = [] colors = [] for q, r in grid.cells: x, y = axial_to_pixel(q, r, size) angles = [30 + 60 * i for i in range(6)] points = [(x + size * math.cos(math.radians(a)), y + size * math.sin(math.radians(a))) for a in angles] poly = Polygon(points, closed=True) patches.append(poly) colors.append(COLORS[terrain[(q, r)]]) p = PatchCollection(patches, match_original=False) p.set_facecolor(colors) p.set_edgecolor('black') p.set_linewidth(0.5) ax.add_collection(p) ax.autoscale_view() ax.set_aspect('equal') ax.axis('off') plt.savefig(filename, dpi=150, bbox_inches='tight')运行之后，你会得到一张可以直接放进地图编辑器里的PNG。控制台打印每个地形类型的数量，可以快速判断分布是否合理。如果你用的是radius=30，格子数大约2700个，跑一次不到一秒钟，体验很顺滑。
4. 参数调优与效果控制
4.1 噪声缩放：决定大陆尺度
很多人第一次跑出来觉得地图太碎片化，其实就是缩放系数太大。你可以把generate_terrain里的x=q0.08改成q0.03，再看效果，大陆会明显聚拢。原理是柏林噪声的采样点间距越小，相邻格子的值越接近，高度变化越平缓。这个参数没有标准答案，跟你的地图半径强相关。我一般先让半径R乘以0.002到0.005，得到一个初始值，再根据输出效果微调。半径30和半径60需要用不同的缩放系数，否则大图看起来要么太平，要么太碎。
4.2 海平面与生物群系阈值
海平面是最能改变地图观感的旋钮。用height<0.35作为深海，0.35到0.42作为浅海，0.42到0.47作为沙滩，这个分布能保证大部分地图有一两块主要大陆。如果想把地图变成荒漠星球，就把湿度阈值整体压低，让更多格子走desert分支。调阈值的时候我强烈建议写一个快速小函数，输入参数后直接打印各地形占比，几秒钟就能判断要不要继续调，比一张张看图效率高很多。
你还可以把海洋和陆地的分界线单独提出来作为变量，比如sea_level=0.42。这样后续做海平面上升效果时，只需要改一个变量。地形分类函数里所有的高度阈值，最好也从硬编码改成参数传递，项目变大之后会感谢自己当初留了这个口子。
4.3 用随机种子控制版本
我保留seed参数，这样每次生成的地图都可以复现。做游戏关卡时，玩家看到的是随机地图，但出了bug需要回滚到特定地图，只要记下seed就能精确定位。这个习惯一定要养成，后期省很多事。举个例子，你调了一晚上参数，终于生成了一个特别漂亮的地图，结果第二天打开程序发现地图变了，如果当时没有记录seed，就只能凭感觉重新调了。所以hexgen的generate_terrain里，base参数直接由seed控制，每次运行相同seed，出来的地形就完全一样。
5. 踩坑记录与排查技巧
5.1 六边形之间出现锯齿缝隙
第一次跑出图时，六边形之间的白边特别明显。原因有两个：一是matplotlib多边形默认有边缘色，二是坐标精度导致相邻多边形没有完全贴合。解决办法是把edgecolor设成很浅的灰色或者黑色，linewidth调成0.3；如果还漏白，可以给每个多边形设置相同edgecolor并适当扩大0.5个单位的包围盒。注意不要用白色边，否则在浅色地块上超级难看。实测linewidth=0.5，edgecolor='black'，在dpi=150的PNG里表现最稳。
5.2 noise库的坐标越界警告
noise.pnoise2如果采样点坐标接近repeatx/repeaty设置的值，容易出现越界或者重复pattern。我建议在生成每个格子时，坐标先取模，或者把repeatx和repeaty设成远大于实际坐标范围。我写的例子用的是repeatx=1000, repeaty=1000，对半径100以内的地图足够。如果你生成更大的地图，直接把这两个值再放大。否则某些地图的边角会出现明显的纹理重复，一眼就能看出来是程序生成的。
5.3 大尺寸地图性能问题
半径从30增加到60，格子数从2700涨到大约10800，绘制时间会翻好几倍。瓶颈主要在绘图，不在网格计算。如果你需要快速预览，可以先用半径20的小图调参，最终出图再用大半径。如果真要生成几百半径的超大图，建议把地形数据保存成JSON或CSV，渲染交给游戏引擎，别用matplotlib硬扛。我把生成的地形数据序列化成JSON，每个格子存(q, r, terrain_type)，实测半径80的地图序列化后只有几百KB，加载非常快。hexgen的核心价值也在这儿：它先是一个数据生成器，然后才是图片生成器。图片只是用来验证数据长什么样。
| 现象 | 可能原因 | 解决办法 |
|---|---|---|
| 地图全是碎片 | 噪声缩放太大 | 降低q*0.08的系数 |
| 陆地过多或过少 | 海平面阈值偏高或低 | 调整assign_biome里的0.42 |
| 颜色区分度不高 | 默认颜色太接近 | 自定义COLORS字典 |
| 运行慢 | 半径太大且逐个绘制 | 用PatchCollection合并绘制 |
| 边角纹理重复 | repeatx/repeaty设得太小 | 调大到1000以上 |
5.4 调参时的备份习惯
最后再分享一个小习惯：我每次调整参数前都会先复制一份原参数，然后只改一个变量。这样如果效果不满意，能清楚知道是哪个因素造成的。hexgen目前核心代码只有几百行，但每次跑出一张像模像样的地图时还是很有成就感。后续我打算给它加上河流走向模拟和道路生成，如果你有兴趣，也可以往这个方向扩展。比如在低洼处累积水流，生成河流和湖泊；或者根据海拔和湿度生成城市选址点，都能让这个六边形世界活起来。
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