MOJO交互

发布时间：2024年01月16日

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Mojo不仅非常适合编写高性能代码，而且还允许我们利用庞大的Python库和工具生态系统。有了无缝的Python互操作性，Mojo可以使用Python做它擅长的事情，尤其是gui，而不会牺牲关键代码的性能。让我们以经典的Mandelbrot集合算法为例，在Mojo中实现它。
本教程展示了Mojo的两个方面。首先，它表明Mojo可以用于为不规则应用程序开发快速程序。它还展示了如何利用Python来可视化结果。 

def show_plot(tensor: Tensor[float_type]):
    alias scale = 10
    alias dpi = 64

    np = Python.import_module("numpy")
    plt = Python.import_module("matplotlib.pyplot")
    colors = Python.import_module("matplotlib.colors")

    numpy_array = np.zeros((height, width), np.float64)

    for row in range(height):
        for col in range(width):
            numpy_array.itemset((col, row), tensor[col, row])

    fig = plt.figure(1, [scale, scale * height // width], dpi)
    ax = fig.add_axes([0.0, 0.0, 1.0, 1.0], False, 1)
    light = colors.LightSource(315, 10, 0, 1, 1, 0)

    image = light.shade(numpy_array, plt.cm.hot, colors.PowerNorm(0.3), "hsv", 0, 0, 1.5)
    plt.imshow(image)
    plt.axis("off")
    plt.show()

show_plot(compute_mandelbrot())

输出
在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_24889005/article/details/135589963
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