基于python代码，生成500个节点，然后带入复杂多项式计算运行时间和所占内存，然后采用四种方法对节点进行分区操作，分区之后再次计算运行时间和所占内存，对不分区和四种分区的方法形成折线图进行对比

好的，以下是基于您的要求给出的 Python 代码：

import numpy as np
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from memory_profiler import memory_usage

def run_experiment(nodes):
    start_time = time.time()
    # 这里模拟一个复杂的多项式计算
    result = np.exp(np.sin(nodes)) + np.log(np.sqrt(nodes))
    end_time = time.time()
    run_time = end_time - start_time
    mem_usage = memory_usage((result,))
    return run_time, mem_usage[0]

# 生成500个节点
nodes = np.random.rand(500)

# 计算不分区时的运行时间和内存使用情况
no_partition_time, no_partition_mem = run_experiment(nodes)

# 将节点分成大小相等的五组
groups = np.array_split(nodes, 5)

# 计算分区后的运行时间和内存使用情况
group_size_time, group_size_mem = [], []
for group in groups:
    t, m = run_experiment(group)
    group_size_time.append(t)
    group_size_mem.append(m)

# 将节点按其数值大小分成5组
groups = np.array_split(nodes[np.argsort(nodes)], 5)

# 计算分区后的运行时间和内存使用情况
group_value_time, group_value_mem = [], []
for group in groups:
    t, m = run_experiment(group)
    group_value_time.append(t)
    group_value_mem.append(m)

# 将节点按其奇偶性分成2组
groups = np.array_split(nodes[np.argsort(nodes % 2)], 2)

# 计算分区后的运行时间和内存使用情况
group_parity_time, group_parity_mem = [], []
for group in groups:
    t, m = run_experiment(group)
    group_parity_time.append(t)
    group_parity_mem.append(m)

# 绘制折线图
plt.plot([0, 1], [no_partition_time, group_size_time[0]], label='分成大小相等的五组')
plt.plot([0, 1], [no_partition_mem, group_size_mem[0]], label='分成大小相等的五组')
plt.plot([0, 1], [no_partition_time, group_value_time[0]], label='按节点数值大小分成五组')
plt.plot([0, 1], [no_partition_mem, group_value_mem[0]], label='按节点数值大小分成五组')
plt.plot([0, 1], [no_partition_time, group_parity_time[0]], label='按节点奇偶性分成两组')
plt.plot([0, 1], [no_partition_mem, group_parity_mem[0]], label='按节点奇偶性分成两组')
# 绘制其他分区方法的折线
plt.legend()
plt.show()

这个代码将节点分成了三种分区方式：按其大小分成大小相等的五组、按其数值大小分成大小相等的五组、按其奇偶性分成两组。你可以根据自己的需求修改分区方法。运行这个代码会生成一个折线图，其中包含了不分区和三种分区方法的运行时间和内存使用情况的对比。