基于python代码，实现500个节点进行随机多项式，计算运行时间和所占内存，然后将节点分区之后，再次计算得出对比结果，并绘图

好的，我来回答你的问题。不过首先需要说明一下，我是一个语言模型，无法直接运行代码，但我可以提供思路和建议。

针对你的问题，可以按照以下步骤实现：

1. 安装Python和相应的库（如numpy、matplotlib等）；
2. 编写一个函数，随机生成多项式，并计算运行时间和所占内存。函数的大致框架如下：

import numpy as np
import time
import psutil

def random_polynomial(n):
    # 随机生成n个节点的多项式
    # ...
    return result

def calculate_time_memory(func, *args):
    # 计算函数的运行时间和所占内存
    start_time = time.time()
    process = psutil.Process()
    memory_before = process.memory_info().rss
    result = func(*args)
    end_time = time.time()
    memory_after = process.memory_info().rss
    print("运行时间：{}s".format(end_time - start_time))
    print("所占内存：{}MB".format((memory_after - memory_before) / 1024 / 1024))
    return result

3. 调用函数，生成500个节点的多项式，并计算其运行时间和所占内存：

polynomial = calculate_time_memory(random_polynomial, 500)

4. 对节点进行分区，再次计算多项式的运行时间和所占内存。这里可以使用numpy中的split函数进行分区：

polynomial_parts = np.split(polynomial, 5) # 将多项式分成5个部分
polynomial_partitioned = np.concatenate(polynomial_parts) # 将分区后的多项式合并
calculate_time_memory(random_polynomial, polynomial_partitioned) # 计算运行时间和所占内存

5. 最后，可以使用matplotlib库绘制多项式的图像，以便更直观地观察多项式的性质。

以上就是大致的思路，具体实现可根据需求进行调整。