500个节点用多项式计算运行时间和所占内存，在将500节点分区之后提升了计算时间和内存，python代码并得结果并画出对比图像

下面是一个示例代码，用于展示如何使用多项式拟合和分区来比较计算时间和内存的效率，并绘制对比图像：

import numpy as np
import time
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成500个随机节点
x = np.random.rand(500)
y = np.random.rand(500)

# 不使用分区的情况下，计算时间和内存
t1 = time.time()
z = np.polyfit(x, y, 5)  # 拟合5次多项式
p = np.poly1d(z)  # 得到拟合多项式
result = p(x)  # 使用拟合多项式计算结果
t2 = time.time()
time_no_partition = t2 - t1
mem_no_partition = result.nbytes

# 将500个节点分为10个区间
num_partitions = 10
x_partitions = np.array_split(x, num_partitions)
y_partitions = np.array_split(y, num_partitions)

# 对每个区间进行计算
t1 = time.time()
for i in range(num_partitions):
    x_part = x_partitions[i]
    y_part = y_partitions[i]
    z = np.polyfit(x_part, y_part, 5)  # 拟合5次多项式
    p = np.poly1d(z)  # 得到拟合多项式
    result = p(x_part)  # 使用拟合多项式计算结果
    # 处理计算结果
    # ...
t2 = time.time()
time_partition = t2 - t1
mem_partition = result.nbytes

# 绘制对比图像
labels = ['No partition', 'Partition']
times = [time_no_partition, time_partition]
memory = [mem_no_partition, mem_partition]

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(labels, times, color='blue')
ax.set_ylabel('Time (s)')
ax.set_title('Comparison of computation time')
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(labels, memory, color='orange')
ax.set_ylabel('Memory (bytes)')
ax.set_title('Comparison of memory usage')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先生成了500个随机节点。然后，我们使用polyfit函数对这些节点进行了5次多项式拟合，并计算了不使用分区和使用分区的情况下的计算时间和内存。最后，我们使用matplotlib库绘制了对比图像，展示了两种情况下的计算时间和内存的差异。

需要注意的是，上面的代码只是一个示例，实际的计算过程需要根据具体的问题和数据来确定。另外，由于涉及到随机数据和计算时间的问题，每次运行代码得到的结果可能会有所不同。