(*圖片資料*)
data=Import["https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgA5DBtZiheOWZzD929q5Z9hzbFujyNoltprHWoNsLvbnjGyxwtqUa3C2wNEZUH9XB7ssZicw4qbVPvR9eqhb_Y1ZIjfo26YWx7bhNXGgepOxXaEk_x-V95iLRvtO7e5Dqb1_oaQTTeJFBk/s1600/Untitled-24.jpg"][[1]];
(* 定義座標轉換函數*))
trans[x_,y_]:=Flatten[{RGBColor[data[[x,y,1]]/255, data[[x,y,2]]/255, data[[x,y,3]]/255], Point@{Re@#,Im@#}&/@{(x+yI)^(1+ILog[0.2]/(2\[Pi]))}},
1]
(* 將資料及轉換函數丟給各個核心*)
DistributeDefinitions[trans,data]
(*翻滾吧～*)
Graphics[Flatten[ParallelTable[trans[i,j],{i, Dimensions[data][[1]]}, {j,Dimensions[data][[2]]}],1],ImageSize->200]
如果沒有將資料陣列分配給CPU的話，那在計算時會找不到資料，會出現下面Error：
大致說來，除了上述要注意以外，Mathematica 的 Parallel computing使用上還蠻容易的。
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