500个节点用牛顿插值多项式计算运行时间和所占内存,在将500个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
时间: 2024-02-18 09:59:09 浏览: 26
好的,这是一个与之前问题相似的问题。我可以提供一个类似的Python代码来回答你的问题。和之前的代码类似,我们可以使用numpy库来进行牛顿插值多项式的计算,使用time库来计算程序的运行时间,使用psutil库来计算程序所占内存。
代码如下:
```python
import numpy as np
import time
import psutil
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义牛顿插值多项式的函数
def newton_interpolation(x, y):
n = len(x)
c = y.copy()
for k in range(1, n):
for i in range(n - 1, k - 1, -1):
c[i] = (c[i] - c[i - 1]) / (x[i] - x[i - k])
p = np.poly1d(c[n - 1])
for i in range(n - 2, -1, -1):
p = np.polyadd(np.poly1d(c[i]), np.polymul(p, np.poly1d([1, -x[i]])))
return p
# 定义计算时间和内存的函数
def measure_performance(x, y):
# 计算未分区时程序的运行时间和所占内存
start_time = time.time()
process = psutil.Process()
memory_usage_before = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
p = newton_interpolation(x, y)
end_time = time.time()
memory_usage_after = process.memory_info().rss / 1024 / 1024
time_elapsed = end_time - start_time
memory_usage = memory_usage_after - memory_usage_before
# 将节点分区
x_partitioned = np.array_split(x, 10)
y_partitioned = np.array_split(y, 10)
# 计算分区后程序的运行时间和所占内存
start_time_partitioned = time.time()
process_partitioned = psutil.Process()
memory_usage_before_partitioned = process_partitioned.memory_info().rss / 1024 / 1024
p_partitioned = np.poly1d([0])
for i in range(len(x_partitioned)):
p_partitioned = np.polyadd(p_partitioned, newton_interpolation(x_partitioned[i], y_partitioned[i]))
end_time_partitioned = time.time()
memory_usage_after_partitioned = process_partitioned.memory_info().rss / 1024 / 1024
time_elapsed_partitioned = end_time_partitioned - start_time_partitioned
memory_usage_partitioned = memory_usage_after_partitioned - memory_usage_before_partitioned
# 输出结果
print("未分区时程序的运行时间:", time_elapsed, "秒")
print("未分区时程序所占内存:", memory_usage, "MB")
print("分区后程序的运行时间:", time_elapsed_partitioned, "秒")
print("分区后程序所占内存:", memory_usage_partitioned, "MB")
# 画出对比图像
plt.plot(x, y, 'bo', label='Original data')
plt.plot(x, p(x), 'g-', label='Unpartitioned')
plt.plot(x, p_partitioned(x), 'r-', label='Partitioned')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
# 生成500个随机节点
x = np.random.rand(500) * 10
y = np.random.rand(500) * 10
# 测试程序性能并画出对比图像
measure_performance(x, y)
```
在这个代码中,我们首先定义了牛顿插值多项式的函数`newton_interpolation`,然后定义了计算时间和内存的函数`measure_performance`。在`measure_performance`函数中,我们首先计算了未分区时程序的运行时间和所占内存,然后将节点分为10个分区,计算分区后程序的运行时间和所占内存。最后,我们输出了程序的运行时间和所占内存,并画出了对比图像。
运行这个代码后,你就可以得到运行时间和所占内存的结果,并且看到未分区和分区后的计算结果的对比图像。希望这可以帮助你解决你的问题。
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