500个节点用牛顿插值多项式计算运行时间和所占内存,再将500个节点分区之后重新计算运行时间和内存,写出python代码取得结果并画出对比图像
时间: 2024-02-18 22:00:29 浏览: 23
下面是一个简单的 Python 代码示例,用于计算 500 个节点使用牛顿插值多项式计算所需的运行时间和内存占用情况,以及分区后重新计算的结果,并绘制出比较图表:
```python
import numpy as np
import time
import memory_profiler
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义牛顿插值函数
def newton_interpolation(x, y, x_test):
n = len(x)
a = y.copy()
for j in range(1, n):
for i in range(n-1, j-1, -1):
a[i] = (a[i] - a[i-1]) / (x[i] - x[i-j])
y_test = a[-1]
for i in range(n-2, -1, -1):
y_test = a[i] + (x_test - x[i]) * y_test
return y_test
# 定义计算函数
def calculate(x, y):
# 测试牛顿插值多项式的运行时间
start_time = time.time()
y_test = newton_interpolation(x, y, x[0])
end_time = time.time()
time_elapsed = end_time - start_time
# 测试牛顿插值多项式的内存占用情况
mem_used = memory_profiler.memory_usage()[0]
return y_test, time_elapsed, mem_used
# 创建测试数据
n = 500
x = np.linspace(0, 1, n)
y = np.random.randn(n)
# 计算未分区时的结果
y_test1, time_elapsed1, mem_used1 = calculate(x, y)
# 分区并重新计算结果
m = 5
x_partition = np.linspace(0, 1, m+1)
y_partition = np.zeros(m)
for i in range(m):
x_temp = x[(i*n)//m:((i+1)*n)//m+1]
y_temp = y[(i*n)//m:((i+1)*n)//m+1]
y_partition[i], _, _ = calculate(x_temp, y_temp)
y_test2 = newton_interpolation(x_partition, y_partition, x[0])
time_elapsed2 = time.time() - end_time
mem_used2 = memory_profiler.memory_usage()[0]
# 打印结果
print("未分区:")
print("运行时间:", time_elapsed1)
print("内存占用:", mem_used1)
print("结果:", y_test1)
print("分区后:")
print("运行时间:", time_elapsed2)
print("内存占用:", mem_used2)
print("结果:", y_test2)
# 绘制比较图表
plt.bar(["未分区", "分区后"], [time_elapsed1, time_elapsed2])
plt.title("运行时间对比图")
plt.xlabel("条件")
plt.ylabel("运行时间(秒)")
plt.show()
plt.bar(["未分区", "分区后"], [mem_used1, mem_used2])
plt.title("内存占用对比图")
plt.xlabel("条件")
plt.ylabel("内存占用(MB)")
plt.show()
```
上面的代码首先定义了一个牛顿插值函数 `newton_interpolation`,然后定义了一个计算函数 `calculate`,用于测试牛顿插值多项式的运行时间和内存占用情况。接着,创建了一个包含 500 个节点的测试数据,并分别计算了未分区和分区后的结果,并打印了运行时间、内存占用和计算结果。最后,使用 Matplotlib 绘制了运行时间和内存占用的比较图表。
注意,这里使用了 `memory_profiler` 模块来测试牛顿插值多项式的内存占用情况。如果你的环境中没有安装该模块,可以使用 `pip install memory-profiler` 命令来安装。
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