1000节点在用多项式计算出运算时间和所占内存，然后将节点分块再进行计算时间和内存进行对比，python代码实现

好的，下面是一个简单的 Python 代码实现，用于计算1000个节点的多项式计算时间和内存占用，并将节点分块进行对比：

import numpy as np
import time
import psutil

# 定义多项式阶数和系数位数
n = 1000
m = 1024

# 生成随机多项式系数
coeffs = np.random.rand(n, m)

# 定义块大小
block_size = 100

# 定义计算时间和内存使用情况的数组
times = []
memories = []

# 计算整个多项式的时间和内存使用情况
start_time = time.time()
result = np.sum(coeffs, axis=0)
end_time = time.time()
times.append(end_time - start_time)
memory = psutil.Process().memory_info().rss
memories.append(memory)

# 将节点分成块并计算时间和内存使用情况
for i in range(0, n, block_size):
    start_time = time.time()
    result = np.sum(coeffs[i:i+block_size], axis=0)
    end_time = time.time()
    times.append(end_time - start_time)
    memory = psutil.Process().memory_info().rss
    memories.append(memory)

# 输出结果
print("总时间：", times[0], "秒")
print("总内存占用：", memories[0] / 1024 / 1024, "MB")
for i in range(1, len(times)):
    print("第", i, "块时间：", times[i], "秒")
    print("第", i, "块内存占用：", (memories[i] - memories[i-1]) / 1024 / 1024, "MB")

在此代码中，我们使用 numpy 库生成了一个具有 1000 个节点和 1024 个系数的随机多项式。然后，我们计算了整个多项式的计算时间和内存占用，并将多项式分成大小为 100 的块，分别计算每个块的计算时间和内存使用情况。最后，我们将所有结果输出到控制台。

需要注意的是，此代码仅是一个简单的例子，实际情况中可能需要更复杂的算法和更准确的测试方法。