基于python代码,实现500个节点进行复杂多项式计算,计算运行时间和所占内存,然后将节点分区之后,再次计算得出对比结果,并绘制折线图
时间: 2024-02-25 07:52:20 浏览: 25
以下是一个基于Python的实现复杂多项式计算的代码示例:
```python
import time
import psutil
import numpy as np
# 定义复杂多项式计算函数
def complex_polynomial(x):
return np.sin(x) ** 2 + np.cos(x) ** 3 + np.exp(x)
# 记录计算时间和内存
start_time = time.time()
start_mem = psutil.Process().memory_info().rss
# 计算500个节点的复杂多项式
result = []
for i in range(500):
result.append(complex_polynomial(i))
# 输出计算时间和内存
end_time = time.time()
end_mem = psutil.Process().memory_info().rss
print("计算时间:%.2f秒" % (end_time - start_time))
print("所占内存:%.2fMB" % ((end_mem - start_mem) / (1024 * 1024)))
# 将节点分区
part1 = result[:250]
part2 = result[250:]
# 再次计算
start_time = time.time()
start_mem = psutil.Process().memory_info().rss
part1_result = []
for i in range(250):
part1_result.append(complex_polynomial(i))
part2_result = []
for i in range(250, 500):
part2_result.append(complex_polynomial(i))
result = part1_result + part2_result
# 输出计算时间和内存
end_time = time.time()
end_mem = psutil.Process().memory_info().rss
print("分区计算时间:%.2f秒" % (end_time - start_time))
print("分区所占内存:%.2fMB" % ((end_mem - start_mem) / (1024 * 1024)))
```
最后,我们可以使用Matplotlib库绘制折线图来比较两次计算的结果:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制折线图
x = range(500)
plt.plot(x, result, label="原始计算")
plt.plot(x, part1_result + part2_result, label="分区计算")
plt.xlabel("节点编号")
plt.ylabel("计算结果")
plt.title("多项式计算结果比较")
plt.legend()
plt.show()
```
这样就可以得到比较结果,并用折线图进行可视化展示。