节点作为多项式参数计算时间和内存,在对节点进行分片处理然后再次进行多项式计算时间和内存,进行对比试验的python代码
时间: 2023-07-31 07:07:30 浏览: 42
以下是一个简单的 Python 代码,用于进行节点作为多项式参数计算时间和内存,在对节点进行分片处理然后再次进行多项式计算时间和内存的对比试验。
```python
import time
import numpy as np
def generate_polynomial(coefficients):
"""
生成多项式
"""
def polynomial(x):
res = 0
for i, c in enumerate(coefficients):
res += c * x ** i
return res
return polynomial
def calculate_polynomial(polynomial, x):
"""
计算多项式
"""
return polynomial(x)
def distributed_polynomial_calculation(polynomial, node_count, x):
"""
分布式多项式计算
"""
sub_polynomials = np.array_split(polynomial.coefficients, node_count)
results = []
for sub_polynomial in sub_polynomials:
sub_p = generate_polynomial(sub_polynomial)
results.append(calculate_polynomial(sub_p, x))
return sum(results)
# 生成多项式
coefficients = np.random.rand(100000)
polynomial = generate_polynomial(coefficients)
# 测试单节点计算时间和内存
start_time = time.time()
res = calculate_polynomial(polynomial, 0.1)
end_time = time.time()
print(f"单节点计算时间:{end_time - start_time}")
print(f"单节点内存消耗:{polynomial.coefficients.nbytes}")
# 测试分布式多项式计算时间和内存
node_counts = [2, 4, 8]
x = 0.1
for node_count in node_counts:
start_time = time.time()
res = distributed_polynomial_calculation(polynomial, node_count, x)
end_time = time.time()
print(f"{node_count} 个节点计算时间:{end_time - start_time}")
print(f"{node_count} 个节点内存消耗:{polynomial.coefficients.nbytes / node_count}")
```
这个代码可以生成一个随机的多项式(100000 个系数),然后分别测试单节点计算时间和内存,以及分布式多项式计算时间和内存(节点数量为2、4、8)。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整,并考虑并发、网络通信等因素的影响。