500个节点用多项式计算运行时间和所占内存，在将500节点分区之后提升了计算时间和内存，的python代码

这个问题的答案涉及到具体的数学计算和数据处理，所以我无法给出完整的代码。但是，下面是一个示例代码，用于展示如何使用多项式拟合和分区来提升计算时间和内存：

import numpy as np

# 生成500个随机节点
x = np.random.rand(500)
y = np.random.rand(500)

# 使用多项式拟合对数据进行预处理
z = np.polyfit(x, y, 5)  # 拟合5次多项式
p = np.poly1d(z)  # 得到拟合多项式

# 将500个节点分为10个区间
num_partitions = 10
x_partitions = np.array_split(x, num_partitions)
y_partitions = np.array_split(y, num_partitions)

# 对每个区间进行计算
for i in range(num_partitions):
    x_part = x_partitions[i]
    y_part = y_partitions[i]
    result = p(x_part)  # 使用拟合多项式计算结果
    # 处理计算结果
    # ...

在上面的代码中，我们首先生成了500个随机节点，然后使用polyfit函数对这些节点进行了5次多项式拟合，得到了一个拟合多项式。接着，我们将这500个节点分为10个区间，每个区间包含50个节点，然后对每个区间进行了计算。在计算过程中，我们使用拟合多项式来计算结果，从而提升了计算效率。

需要注意的是，上面的代码只是一个示例，实际的计算过程需要根据具体的问题和数据来确定。