python编写代码实现一个月球科考站选址规划的例子。需要考虑地形、资源分布，并且越靠近赤道越好

好的，以下是一个结合地形、资源分布和赤道位置的月球科考站选址规划的例子：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

# 月球半径
r_moon = 1737.4

# 生成一些随机点作为候选站点
num_points = 1000
points = np.random.rand(num_points, 3) * r_moon * 2 - r_moon

# 假设地形高度可由随机噪声生成
def generate_terrain(num_points, octaves=6, persistence=0.5, lacunarity=2.0):
    noise = np.zeros(num_points)
    for i in range(octaves):
        freq = lacunarity ** i
        amp = persistence ** i
        noise += amp * np.random.rand(num_points) * freq
    return noise

terrain = generate_terrain(num_points)

# 假设资源分布可由随机噪声生成
resources = generate_terrain(num_points, persistence=0.8, lacunarity=1.5)

# 将地形高度和资源分布作为评分的一部分
def score_points(points, terrain, resources):
    # 计算每个点到其他点的距离
    distances = cdist(points, points)
    # 将距离转换为权重，距离越远的点权重越小
    weights = np.exp(-distances / np.std(distances))
    # 计算每个点的评分，包括地形和资源分布
    terrain_scores = terrain / np.max(terrain)
    resource_scores = resources / np.max(resources)
    # 越靠近赤道的点评分越高
    latitude_scores = 1 - np.abs(points[:, 1]) / r_moon
    scores = (terrain_scores + resource_scores + latitude_scores) * np.sum(weights, axis=1)
    return scores

# 计算每个候选站点的评分
scores = score_points(points, terrain, resources)

# 选取评分最高的点作为科考站
best_point = points[np.argmax(scores)]

print("最佳科考站点坐标：", best_point)

这个例子中，我们首先生成了一些随机点作为候选站点，并假设地形高度和资源分布可由随机噪声生成。接着，我们将地形高度、资源分布和赤道位置都作为评分的一部分，计算每个候选站点的评分。评分的计算方法是计算每个点到其他点的距离，并将距离转换为权重，距离越远的点权重越小。然后，将地形、资源分布和赤道位置的评分和距离权重相乘，得到最终的评分。需要注意的是，这个例子仅仅是一个简化的模拟，实际情况下需要考虑更多的因素，如地质构造、太阳辐射等。