用Julia语言编写针对函数f(x) = x^3 - 2x + 2使用牛顿迭代法求解并最终可以形成函数图像的代码。（要求：只可在MWORKS软件内使用）

在Julia语言中，我们可以使用`scipy.optimize.newton`函数来实现牛顿迭代法求解非线性方程。但是，MWORKS是一个MATLAB环境，Julia并非其原生支持的语言。不过，为了演示思路，你可以先创建一个简单的Julia函数，然后通过MATLAB的`julia`引擎运行这个函数。

首先，在Julia中编写一个用于求解函数`f(x)`的函数：

function f(x)
    return x^3 - 2x + 2
end

function newton_raphson(f, df, x0; tol=1e-6, maxiter=100)
    local x = copy(x0)
    for i in 1:maxiter
        if abs(f(x)) < tol
            break
        end
        x_new = x - f(x) / df(x)
        x = x_new
    end
    return x
end

然后在MATLAB中，你需要安装`JuliaCall`包来交互Julia。安装完后，你可以这样调用Julia：

% 安装JuliaCall如果还没安装
if ~isToolboxInstalled('Julia')
    installToolbox('Julia');
end

% 加载Julia
addpath(genpath(fullfile(matlabroot,'toolbox','Julia')));

% 使用Julia函数
julia_eval = juliacall(@julia, 'f', 2); % 选择一个初始点
solution = juliacall(@julia, 'newton_raphson', jf, df, julia_eval);

% 绘制函数图像
xfun = linspace(-5, 5, 400);
yfun = xfun .^ 3 .- 2 * xfun + 2;
plot(xfun, yfun, 'LineWidth', 2);
hold on
scatter([julia_eval], [f(julia_eval)], 'r', 'filled');
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
title('f(x) = x^3 - 2x + 2 with Newton-Raphson method');

请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要处理异常情况，以及在MATLAB中更高效地显示结果。此外，如果你真的要在MWORKS这样的MATLAB环境中工作，通常会直接编写MATLAB版本的牛顿迭代法代码，而不是通过Julia间接实现。