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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 = 10alias dpi = 64np = 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
